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la società contemporanea / La scuola italiana negli anni della crisi

Una scuola che apprende

Quali dimensioni organizzative per risultati migliori?
A school that learns. Which organizational dimensions for best results?
Daniela Molino
p. 76-98

Abstract

The aim of this article is to explore differentials in student achievement related to organizational practices and management of the head teacher. After the autonomy reform, the Italian school system has undergone a slow transformation, shifting from a centralized hierarchical model to a decentralized one. At the same time, international comparative studies showed a high variance between Italian schools, but this variability is low compared to other Oecd countries. These factors suggest that there is a growing area in which head teachers, with their work and experience, can make a difference in improving the quality of education, especially student learning outcomes.
In this perspective, this article firstly identifies three organizational dimensions of the Italian school system: internal collaboration, external collaboration and evaluation. Secondly, it explores the relationship between evaluation and mathematics performance. For the purposes of the article, two different databases are used: Timss 2007, which provides information about students’ learning and their socio-cultural background, and the questionnaire Invalsi Assessment System School 2006-2007.

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Testo integrale

1. Introduzione

1Effetto istituto, management scolastico e leadership educativa sono concetti ricorrenti nell’ambito degli studi sull’educazione e negli ultimi anni animano il dibattito pubblico costituendo uno dei principali interessi da parte delle politiche. In Italia, l’attenzione verso questi aspetti si è manifestata con forza in seguito alle riforme organizzative che hanno caratterizzato l’istituzione scolastica, a partire dalla fine degli anni ’90. Il processo di autonomia, avviato con il D.P.R. 275/1999, nell’attribuire personalità giuridica e autonomia organizzativa e didattica alle scuole ha posto il dirigente scolastico “in una trama complessa di rapporti e relazioni la cui cifra connotativa sembra essere quella del superamento dell’autoreferenzialità” (Paletta, 2011, 7) conferendo loro una maggiore responsabilità nei confronti delle performance degli studenti. Ogni istituto scolastico acquista libertà d’organizzazione, per realizzare flessibilità e diversificazione, in un’ottica di efficacia ed efficienza, utilizzando nel modo migliore le strutture e introducendo tecnologie innovative, coordinando la scuola con il territorio e scegliendo metodi e tempi dell’insegnamento (Cavalli e Fischer, 2012, 11). Si sviluppa così, sulla scia di un trend internazionale già in atto da tempo, un filone di studi che si propone di analizzare i cambiamenti organizzativi che caratterizzano il sistema educativo nazionale e di riflettere su aspetti quali efficacia ed equità delle scuole. Gran parte delle ricerche (Fischer e Masuelli, 1998; Cavalli, 2000; Susi, 2000; Fischer et al., 2002; Butera et al., 2002; Benadusi, 2003; Benadusi e Consoli, 2004; Artini, 2004; Campione et al., 2005), parlano di un sistema scolastico “a macchia di leopardo”, caratterizzato da luci e ombre e apprendimenti diversi sul territorio. Parallelamente, a rendere evidente l’eterogeneità delle performance contribuiscono i risultati delle indagini comparative internazionali che mostrano i bassi livelli medi di apprendimento dell’Italia rispetto agli altri paesi europei e il divario interno al nostro paese fra i diversi contesti territoriali e i differenti percorsi di studio.

2Pertanto, da un lato la riforma strutturale dell’autonomia scolastica, in parte incompleta e ancora ingessata da una logica burocratica che modifica radicalmente l’organizzazione degli istituti (Cipollone e Sestito, 2010,128); dall’altro lato le indagini comparative (Pisa, Timss, Pirls), che mostrano una varianza elevata delle performance fra le scuole italiane – che invece è relativamente bassa al loro interno – rispetto agli altri paesi, inducono a porre una “lente d’ingrandimento” sugli istituti e sulla loro organizzazione (Barone, 2008).

3Perché performance così eterogenee tra gli istituti? Se questa variabilità non può essere totalmente imputabile alle disuguaglianze fra gli studenti, a quali fattori può essere attribuita?

4Il dibattito internazionale ci aiuta a delineare meglio lo scenario entro il quale collocare tali questioni. La maggior parte degli studi sul tema è stata originariamente condotta negli Stati Uniti (Edmonds, 1979; Edmonds, 1982; Brookover et al., 1979) e nel Regno Unito a fine anni ’70 (Reynolds, 1976; Rutter et al., 1979), tentando di mostrare come il clima organizzativo, direttamente o indirettamente, eserciti un’influenza sugli apprendimenti. Da un lato, la School Effectiveness Research (Scheerens, 1990; Mortimore, 1998; Sammons, 1999; Scheerens e Bosker 1997) indaga “ciò che funziona” dentro e intorno alla scuola e se il modo in cui essa è gestita e organizzata incide sulle prestazioni degli studenti. Dall’altro, la School Improvement (Hopkins, 1987; Teddlie e Stringfield, 1993) si concentra sui processi organizzativi, sui sistemi di innovazione delle scuole e degli insegnanti, e su tutte quelle condizioni che possono migliorare il clima scolastico, proponendo strategie di cambiamento.

5A partire da questo quadro teorico, il presente lavoro si pone l’obiettivo di indagare come gli istituti italiani sono gestiti, individuando le principali dimensioni organizzative per poi esplorarne la relazione con gli apprendimenti. Nello specifico, verrà analizzato l’effetto di una di queste dimensioni, la valutazione, sulle performance in matematica degli studenti della scuola secondaria di primo grado.

2. Le dimensioni organizzative della scuola: una ricerca empirica

  • 1 Al momento attuale, queste sono le basi dati disponibili che dispongono simultaneamente informazion (...)
  • 2 L’indagine Timss (Trends in International Mathematics and Science Study) è rivolta alla popolazione (...)
  • 3 Le informazioni concernenti le risorse finanziarie e strutturali, seppur di cruciale importanza, no (...)

6Al fine di poter disporre informazioni sia sugli istituti scolastici sia sugli studenti è stato creato un database originale intersecando i dati Invalsi sulla Valutazione del Sistema Scuola 2006-20071 e i dati Timss 20072. I dati Invalsi sulla valutazione di sistema hanno consentito di ricostruire, per ciascun istituto, il contesto, l’organizzazione e le risorse umane disponibili3. Dall’indagine compartiva Timss, invece, sono state raccolte le informazioni sulle caratteristiche degli studenti, sul loro background socio-culturale e sulle loro performance in matematica e scienze.

  • 4 Per individuare le dimensioni latenti è stata utilizzata la Rasch Analysis. L’applicazione di quest (...)

7È stato possibile indagare le pratiche organizzative utilizzando due approcci di ricerca complementari, quello deduttivo e quello induttivo: da un lato, operativizzando il concetto di dimensione organizzativa attraverso alcuni indicatori considerati salienti per il funzionamento del sistema scolastico; dall’altro, estrapolando con la tecnica di Rasch le dimensioni latenti4 che caratterizzano gli istituti scolastici italiani. Alla luce dei risultati, si sono, poi, elaborati degli indici compositi con lo scopo di “misurare” ciascuna dimensione nelle scuole del campione.

8Dalle elaborazioni dei dati emergono tre principali dimensioni, che caratterizzano l’organizzazione del lavoro dei dirigenti e del personale docente, implementate in modo differente dagli istituti: la collaborazione interna, la collaborazione esterna e la valutazione.

2.1. La collaborazione interna

9La collaborazione interna, intesa sia come lavoro di gruppo tra gli insegnanti sia come leadership distribuita, riveste un ruolo cruciale nel nostro sistema, soprattutto a partire dal processo riformistico dell’autonomia scolastica che ha imposto un’ampia modificazione dell’organizzazione interna della scuola.

  • 5 Si tratta di una ricerca empirica su un campione di 733 scuole tra primo e secondo grado. Per appro (...)

10Uno studio sui principali modelli organizzativi delle scuole italiane e sulla loro efficacia relativa (Paletta, 2007)5, mostra come la collaborazione sia legata, secondo il contesto più o meno intensamente, a risultati positivi negli apprendimenti. Anche gli studi sulla leadership ne mettono in luce l’importanza in relazione alla valutazione del sistema scolastico: la leadership, laddove è distribuita tra più soggetti e non è concentrata su un’unica persona, può migliorare il clima scolastico e portare vantaggi in termini di rendimento degli studenti (Leithwood et al., 2009).

11Nel concetto più generale di collaborazione interna sono state individuate tre specifiche dimensioni: la leadership distribuita, il lavoro di gruppo costante tra i docenti e, infine, la formazione degli insegnanti.

12Il leader è valutato positivamente in base alla sua capacità di incentivare la collaborazione delle “figure intermedie” che ricoprono ruoli gestionali e organizzativi, ma non solo. Nella prospettiva della leadership distribuita, la leadership si espande in tutta l’organizzazione ed è condivisa dai suoi attori. Questo non vuol dire che il ruolo di chi dirige venga meno, ma parte di questo consiste nel «distribuire responsabilità» (Earley e Weindling, 2004, 15). La collaborazione interna presuppone che la leadership non riguardi solo il dirigente, bensì l’intreccio della sua attività con quella degli altri attori, in un processo di interazione continua. A questo proposito in Italia vi sono aree di professionalità docente che, spesso a titolo gratuito, garantiscono la loro collaborazione con continuità e sistematicità nello svolgimento di compiti gestionali e organizzativi: i vicari, i collaboratori del dirigente scolastico, gli insegnanti che svolgono una funzione strumentale, i coordinatori di dipartimento o di area disciplinare. Una ricerca svolta nel 2003 (Fischer et al., 2006) evidenzia che i collaboratori e, soprattutto, le funzioni strumentali, sono piuttosto concordi e all’avanguardia rispetto la necessità dei compiti svolti da “docenti esperti e dedicati” per rendere possibile l’organizzazione scolastica. Nonostante ciò i coordinatori di area disciplinare e di dipartimento, per esempio, rimangono “figure incerte ed embrionali” (Fischer et al., 2006, 186).

13I leader determinati a raggiungere un buon livello di collaborazione, dunque, non devono accontentarsi di scambi occasionali, di coordinamento e di delega di responsabilità, ma dovrebbero promuovere una cultura di collaborazione in termini stretti: un processo sistematico in cui si lavora insieme per analizzare l’efficacia e la pratica professionale, al fine di migliorare i risultati individuali e collettivi. Il termine chiave in questa definizione è la sistematicità. Sarebbe indispensabile, pertanto, attuare una leadership cooperativa, nella quale il ruolo del dirigente sia ridefinito in una luce più complessiva di divisione dei compiti e partecipazione delle risorse umane della scuola. In questo modo tutti i membri del corpo docente potrebbero avere accesso, in base alle loro competenze, a qualche forma di leadership.

14Chiaramente una leadership condivisa favorisce la seconda dimensione del concetto di collaborazione interna a cui si fa riferimento: l’esperienza collegiale tra docenti, che a sua volta dà alla scuola un’uniformità di intenti – che si rendono evidenti anche a studenti e genitori. Gli insegnanti attraverso un lavoro di gruppo dovrebbero prendere decisioni comuni per risolvere problemi pratici e discutere nuove modalità educative finalizzate a migliorare la pratica dell’insegnamento e dell’apprendimento.

  • 6 Dalle dimensioni sottese al concetto di collaborazione interna, attraverso un processo di adattamen (...)

15Infine, la terza dimensione si riferisce alla formazione del personale; sia in termini di auto-aggiornamento condiviso con il team di lavoro, sia di partecipazione a momenti formativi collettivi istituzionalizzati. In questo senso il dirigente scolastico si propone come promotore di una leadership diffusa, di una propria vision da condividere con i docenti e come sostenitore di un ambiente di formazione interno alla scuola6.

16Dunque, le strategie utilizzate dai dirigenti che intendono favorire la collaborazione interna sono rivolte principalmente a motivare professionalmente i docenti coinvolgendoli nelle scelte organizzative, fornendo loro linee chiare di governo, premendo sul senso di appartenenza alla comunità della scuola, sostenendoli nei rapporti difficili con le famiglie, promuovendo e supportando la formazione continua e le iniziative innovative, facendo proposte di lavoro al collegio dei docenti, riconoscendo i meriti individuali e, infine, coinvolgendoli nella preparazione e successiva predisposizione del Piano dell’Offerta Formativa (di seguito Pof) della scuola.

2.2. La collaborazione esterna

17In un sistema caratterizzato da rapidi cambiamenti e da un continuo incremento di informazioni la scuola deve far fronte a nuovi bisogni che si vengono a creare, cercando di fornire ai giovani gli strumenti per rispondere alle sfide globali e locali che l’incremento dei flussi economici e culturali presenta. Inoltre, la trasformazione degli scenari e dei contesti impone di considerare l’acquisizione di competenze non più come un’attività limitata alla formazione iniziale, ma di ragionare secondo una logica di formazione continua. In questo scenario, la scuola si propone come “sistema formativo integrato”, ossia come un sistema che promuove reciprocità, integrazione, interrelazione tra le diverse agenzie educative presenti sul territorio. La scuola dell’autonomia nasce per rispondere a questa esigenza di prossimità tra scuola, territorio, famiglie, mondo del lavoro e sistema educativo non formale. In questo spazio di maggiore autonomia i due referenti delle istituzioni scolastiche sono da una parte il sistema nazionale di istruzione che stabilisce il quadro delle finalità formative, gli obiettivi di apprendimento e gli standard di qualità, dall’altra la comunità locale, con le sue specifiche caratteristiche socioeconomiche e peculiari necessità educative e formative legate alla realtà territoriale, alle quali la scuola deve rispondere. La scuola, di conseguenza, dovrebbe diventare un’istituzione aperta e flessibile in grado di attuare percorsi formativi integrati d’intesa con le altre realtà educative presenti sul territorio tenendo conto dei diversi bisogni formativi, dei modi e dei tempi dei soggetti coinvolti.

18È stata individuata, pertanto, una seconda dimensione organizzativa denominata collaborazione esterna. Il concetto più generale di collaborazione esterna comprende due dimensioni specifiche che si riferiscono da un lato all’apertura della scuola verso il territorio e verso gli altri istituti, dall’altro al coinvolgimento delle famiglie.

19Riguardo alla sinergia con il territorio, si è rilevato l’inserimento della scuola in “reti interistituzionali” (Schizzerotto e Barone, 2006, 53), l’attivazione di collaborazioni con altri istituti scolastici e la numerosità delle reti. Attraverso indicatori quali il numero di reti a cui ciascuna scuola partecipa e il numero di collaborazioni attivate con gli enti presenti sul territorio (pubblici e privati, fondazioni, associazioni sportive e culturali, biblioteche ecc), è possibile avere una misura di quanto un’istituzione scolastica sia in grado di superare la propria autoreferenzialità facendo leva sull’apertura verso l’esterno. Questa dimensione è stata altresì esplorata attraverso l’importanza data, nel Pof, alla cooperazione con altre scuole o con enti esterni e alla rilevazione della soddisfazione dei soggetti esterni verso le attività dell’istituto. Un ultimo indicatore considera, inoltre, la rilevanza concessa dalla scuola alla soddisfazione dei soggetti esterni nei confronti di tale attività.

  • 7 Questa classificazione trova conferma nei risultati di un’analisi fattoriale (criterio di estrazion (...)

20Rispetto all’apertura della scuola verso le famiglie si è valutato, non tanto quanto la scuola sensibilizzi quest’ultime alla partecipazione ad attività di normale amministrazione, ma quanto il dirigente favorisca con loro un rapporto costruttivo basato sulla collaborazione attiva. La scuola come sistema “aperto”, dunque, implica la capacità di coinvolgere la famiglia, non solo negli organi collegiali preposti (consigli di classe, colloqui e assemblee dei genitori), ma anche nelle scelte educative e in attività o approfondimenti formativi (partecipazione al Pof, suggerimenti per il Pof e collaborazione alle attività scolastiche)7. Così come per l’apertura verso il territorio anche per la famiglia si è rilevata sia l’importanza attribuita nel Pof sia la soddisfazione dei genitori. Infine, un ultimo indicatore riguarda la presenza di gruppi di lavoro finalizzati all’attività di valutazione d’istituto, che prevedono il coinvolgimento della famiglia.

2.3. La valutazione

  • 8 Inizialmente si era pensato di trattare la valutazione come una dimensione della collaborazione int (...)
  • 9 Attualmente, il sistema scolastico italiano è coinvolto nel progetto sperimentale VALeS (Valutazion (...)

21La terza dimensione riguarda la questione della valutazione, tema particolarmente critico per la scuola italiana. L’analisi empirica8 mette in evidenza che la valutazione non può essere inglobata nella pratica organizzativa più generale riferita alla collaborazione interna, ma va trattata a sé. La valutazione, intesa sia nel senso di condivisione tra i docenti dei criteri di giudizio comuni rispetto agli studenti sia nell’accezione di autovalutazione d’istituto e di rilevazione del clima scolastico, è uno strumento che polarizza le scuole: un gruppo significativo la rifiuta, un altro la accoglie favorevolmente. Mentre, infatti, le prime due dimensioni mostrano un andamento «normale» nel nostro paese – la collaborazione interna maggiormente concentrata verso l’alto e quella esterna verso il basso – la valutazione presenta un andamento divergente: o prassi consolidata o ipotesi rifiutata. Sono le scuole che si collocano in una posizione intermedia, rispetto a questa pratica, a costituire il gruppo meno numeroso. Questa tendenza contraddittoria è una prerogativa dell’“autonomia scolastica” all’italiana (Fondazione Agnelli, 2009, 260), in ritardo nell’affrontare la questione della valutazione. Solo da pochi anni si sta facendo strada, con persistente fatica e molte resistenze, la richiesta di un sistema di valutazione della scuola e dei suoi risultati9. Tale attività dovrebbe essere strutturata ed efficace nelle sue conseguenze a tutto campo: dall’offerta formativa al raggiungimento degli obiettivi, dal lavoro dei docenti ai risultati degli studenti, dalla soddisfazione del personale al clima scolastico.

22L’Oecd (2009), a tal proposito, ha esortato l’Italia a considerare come l’accountability abbia bisogno di essere introdotta a diversi livelli, così che i responsabili decisionali di questioni chiave come il reclutamento degli insegnanti, la formazione delle classi e i metodi di insegnamento dispongano delle informazioni appropriate sulle quali valutare i risultati e predisporre gli incentivi di miglioramento. In un sistema improntato sull’autonomia, l’accountability rappresenta il necessario e complementare strumento di governo e di progresso per le scuole. La valutazione, per essere efficace e non un mero strumento di controllo, dovrebbe, innanzitutto, essere una funzione specializzata che coinvolge il personale docente, il dirigente e gli esterni che a diverso titolo partecipano ai gruppi di lavoro formalizzati. In secondo luogo, dovrebbe tradursi in interventi concreti e non ridursi a operazioni burocratiche. Al contempo, per evitare i rischi intrinseci (strumento di controllo e di ricentralizzazione mascherata), sarebbe opportuno che la valutazione combinasse contemporaneamente l’efficacia tecnica (di strumenti, azioni, risultati ed effetti) e l’efficacia culturale rivolta a stimolare e diffondere un’etica della responsabilità verso la scuola e la società nel suo complesso (Moscati e Vaira, 2008, 309).

23La prima dimensione di questo indicatore composito concerne l’autovalutazione d’istituto, la seconda si riferisce alla soddisfazione del personale e la terza alla valutazione comune e condivisa.

24L’autovalutazione d’istituto si concentra principalmente sulla verifica del raggiungimento degli obiettivi indicati, in termini operativi, nel “Progetto d’Istituto”. L’esercizio sistematico dell’autovalutazione della scuola costituisce un elemento di distinzione notevole nell’incremento della qualità del servizio. Per svolgere il compito di autovalutazione è opportuno costituire un gruppo di analisi interno alla scuola che si faccia carico della responsabilità progettuale e operativa del percorso di valutazione, con l’impegno a tenere coinvolti e interessati tutti i soggetti dell’istituzione scolastica. Questa dimensione è fondamentale nell’analisi organizzativa perché costituisce un passaggio essenziale del processo di gestione strategica della scuola, che si realizza attraverso la definizione di obiettivi e di strategie i cui risultati vanno verificati in funzione della definizione di nuovi obiettivi in un processo circolare. Innanzitutto, viene eseguita una valutazione iniziale di tipo diagnostico al fine di compiere un’analisi complessiva del funzionamento della scuola da condurre periodicamente per impostare la programmazione di medio termine. La valutazione iniziale è considerata come un punto di partenza del processo di gestione strategica. A questa fase segue la valutazione finale, focalizzata sulla verifica del raggiungimento dei risultati previsti dalla progettazione di istituto e condotta annualmente per verificare i risultati raggiunti e impostare gli obiettivi per l’anno successivo. Gli indicatori presi in esame riguardano la valutazione degli aspetti organizzativi, dei singoli progetti, il monitoraggio e l’accertamento degli obiettivi del Pof. Un feedback obiettivo può aiutare gli insegnanti a capire i punti di forza e di debolezza delle pratiche educative e degli aspetti organizzativi e questo può essere un primo passo verso il miglioramento delle strategie didattiche. Lo stesso vale a livello gestionale, dove le informazioni permettono di individuare le priorità, intervenire in maniera selettiva nelle decisioni si allocazione delle risorse, promuovere iniziative specifiche e rendere conto in maniera trasparente (Paletta, 2011).

  • 10 Personale Amministrativo, Tecnico e Ausiliario della scuola.

25La seconda dimensione a cui è stata data importanza ai fini di questa ricerca è la rilevazione della soddisfazione del personale: insegnanti e personale Ata10. Si è ritenuto indicativo questo aspetto perché, in linea con la letteratura di riferimento che ha ormai avvallato l’ipotesi di una relazione tra clima scolastico e migliori performance, permette di cogliere lo spazio di attenzione che ricopre in ciascuna scuola.

26La terza dimensione, infine, fa riferimento alla prassi di valutazione comune: un primo livello di superamento di autoreferenzialità della valutazione è identificabile nella dimensione collegiale della valutazione degli alunni, in cui si consegue una prima intersoggettività che può essere assai più solida e significativa avvalendosi di strumenti comuni e, possibilmente, standardizzati. In questa direzione va interpretata la programmazione educativa. Tale dimensione chiama in causa la collaborazione degli insegnanti per identificare obiettivi condivisi, somministrare prove di verifica comuni e sviluppare riflessioni di valutazioni collegiali.

  • 11 Gli studenti delle scuole che pubblicano i dati dei rendimenti scolastici fanno registrare 14,7 pun (...)

27Non è stato possibile considerare la propensione della scuola a rendere pubblici i dati sui rendimenti scolastici degli alunni nonostante l’indagine Pisa dimostri che questa è una variabile che influenza i rendimenti scolatici (Oecd, 2007b)11. Così anche i risultati delle ricerche condotte da Ouchi (2009) in alcuni distretti scolastici negli Stati Uniti mostrano che le scuole efficaci sono quelle che utilizzano la pubblicazione dei risultati sui rendimenti per favorire la scelta della scuola da parte delle famiglie. La diffusione di informazioni comparabili sugli apprendimenti degli studenti potrebbe innescare, inoltre, comportamenti virtuosi non solo all’interno delle scuole, ma anche da parte delle famiglie se queste ne comprendono il valore informativo. La pubblicazione dei rendimenti scolastici non è, infatti, un semplice atto di comunicazione dei risultati della scuola, ma implica un più profondo problema di cooperazione sociale, un approccio verso il quale la scuola attua una gestione delle relazioni con le famiglie e con gli stakeholder, dall’analisi dei bisogni e delle aspettative fino al monitoraggio e alla comunicazione dell’effettiva creazione di valore aggiunto rispetto alla mission e ai valori di fondo che guidano i comportamenti della scuola (Paletta, 2011, 55).

3. Valutazione e performance degli studenti: un’analisi esplorativa

28Nel tentativo di rispondere al secondo interrogativo di ricerca, è stata esplorata, attraverso la tecnica di regressione multilivello, la variabilità delle performance degli studenti, al netto delle variabili individuali, in relazione alla valutazione che, in quanto strumento diagnostico, svolge un ruolo sotteso alle altre due dimensioni. È attraverso un approccio informato alla gestione che il Dirigente può raccogliere elementi e spunti per pianificare efficacemente la sua azione: un monitoraggio attento e completo rende evidenti le criticità dell’istituzione, indirizzando al contempo l’azione verso il miglioramento.

29La valutazione, secondo una tripartizione nota, andrebbe intesa come tecnica di gestione utile per valutare il funzionamento scolastico e potenziarne la produttività; come strumento diagnostico funzionale all’implementazione di un processo di innovazione; infine come strategia di miglioramento e di promozione del cambiamento volta a produrre una maggiore consapevolezza professionale dei singoli individui, delle modalità di lavoro organizzativo e di progettazione collegiale e a garantire la qualità dei processi di insegnamento-apprendimento (Bollen, 1987). Valutazione e miglioramento sono considerati un binomio indissolubile, rafforzato dall’autonomia scolastica.

30Si è deciso, per queste ragioni, di presentare l’output del modello di regressione gerarchica che stima l’effetto della dimensione relativa alla valutazione sui risultati in matematica degli studenti, al netto di alcune variabili di controllo quali il background medio della scuola, l’ubicazione della scuola, il genere, lo status socio-culturale, l’origine etnica, il possesso di determinati home possession.

31Prima di entrare nel merito dei risultati dello studio, si riportano alcune riflessioni d’insieme sulle performance in matematica e scienze degli studenti italiani che frequentano la scuola dell’obbligo. È inutile ribadire la posizione del nostro paese rispetto agli altri sistemi nazionali europei nella classifica dei risultati; ma è importante sottolineare che la scuola primaria, riportando punteggi vicini alla media internazionale e in alcuni casi superiore, consegue risultati nettamente migliori rispetto alla scuola di secondo grado inferiore. Si conferma, inoltre, la tendenza dei maschi in matematica a ottenere punteggi superiori rispetto alle femmine.

32L’andamento dei risultati con riferimento alla macroarea geografica conferma i divari territoriali: il Nord-Est si distingue dalle altre aree per una migliore prestazione dei suoi studenti, in matematica e scienze, sia nella scuola primaria sia nella secondaria di primo grado. Essa fra l’altro è l’unica area che in matematica, in “terza media”, ottiene un risultato di alcuni punti superiore alla media Timss. I punteggi peggiori si rilevano nel Sud e Isole: performance inferiori al resto del paese in entrambe le materie. Pur nel persistente divario territoriale tra Nord e Sud l’aspetto che emerge quale più interessante riguarda l’eterogeneità tra le singole scuole all’interno di ciascuna area geografica. Tale risultato indebolisce, rendendo non del tutto adeguata, seppur fondata, la rappresentazione dell’Italia come un paese a due velocità, mostrando un’immagine della penisola più articolata rispetto alla generica bipartizione Nord-Sud.

Fig. 1 Punteggi medi Timss in matematica e scienze per la classe IV della scuola primaria per area geografica

Fig. 1 Punteggi medi Timss in matematica e scienze per la classe IV della scuola primaria per area geografica

Fig. 2 Punteggi medi Timss in matematica e scienze per la classe III della scuola secondaria di primo grado per area geografica

Fig. 2 Punteggi medi Timss in matematica e scienze per la classe III della scuola secondaria di primo grado per area geografica
  • 12 I dati utilizzati per questo scopo, presentano dei limiti analitici dovuti all’intersezione di due (...)
  • 13 Il campione di riferimento si compone di 1627 studenti e sessantasette scuole. Sono state escluse d (...)
  • 14 Per la scuola primaria le informazioni sulla condizione culturale e sociale della famiglia sono men (...)

33L’analisi multilivello per esplorare la relazione tra dimensioni organizzative e performance degli studenti12 è stata condotta sul campione di studenti di secondo grado inferiore, tralasciando la scuola primaria13. Tale scelta per due ragioni principali: intanto, come si è mostrato in precedenza, la “scuola media” rappresenta l’anello debole della scuola italiana riportando, in entrambe le materie, risultati decisamente inferiori alla “scuola elementare”. In secondo luogo il dataset riferito ai ragazzi della scuola di secondo grado fornisce una serie di indicazioni più precise rispetto al background socio-economico14.

  • 15 Alcune variabili sopra elencate sono state selezionate in quanto risultate significative nell’outpu (...)

34Si è deciso di utilizzare come variabile dipendente del modello lo score degli apprendimenti in matematica: disciplina fortemente condizionata dal genere e che riporta risultati tendenzialmente più bassi rispetto alle scienze. La letteratura in tema di istruzione, insieme alle analisi descrittive preliminari sui dati secondari disponibili, sono stati elementi di indubbia utilità per orientare la scelta delle variabili esplicative15 sia per il primo livello di analisi (gli studenti) sia per il secondo livello (le scuole). Inoltre, le analisi multilivello, condotte principalmente sui dati Pisa e Timss, ci hanno offerto altri elementi di riflessione per la definizione del modello (Oecd, 2007a; Martini e Ricci, 2007; Vidoni et al., 2008; Benadusi et al., 2010). Uno schema riassuntivo delle variabili è riportato nella tabella 1.

  • 16 Il modello è stato stimato con il software HLM, la numerosità delle osservazioni è pari a 1627 stud (...)
  • 17 In tutti i modelli stimati, le pendenze delle rette di regressione sono state mantenute fisse sul l (...)

35Entrando nel merito della costruzione del modello16, in una prima fase, gli effetti delle variabili inserite nei diversi blocchi sono stati stimati singolarmente. Infine, l’analisi si è conclusa con la stima di un modello «saturo» comprendente contemporaneamente le variabili di primo e di secondo livello. Nel rispetto della prassi consolidata in tema di analisi multilivello, l’elaborazione di questi modelli è stata preceduta dal calcolo di un modello privo di regressori di primo e di secondo livello e, per questa ragione, detto «nullo». Nell’equazione che definisce il modello nullo non figurano variabili esplicative e la variabile dipendente risulta uguale alla somma di una media generale (intercetta), un effetto casuale a livello di gruppo (tra le scuole poiché l’analisi è a due livelli) e un effetto casuale a livello individuale (nelle scuole). Nel nostro caso, come si è già detto, la variabile dipendente è costituita dal punteggio ottenuto da ogni studente nella prova Timss in matematica del 2007. L’analisi illustrata di seguito è un’applicazione del modello multilivello a intercetta casuale17 e le variabili sono considerate a effetti fissi, ciò implica che i parametri vengono trattati come una intercetta, in altre parole come se tra le variabili di primo livello e quelle di secondo livello si verificasse sempre lo stesso tipo di associazione.

Tab. 1 Variabili utilizzate nelle analisi

Variabili

Tipo

Codifica

Variabile dipendente

Punteggio in matematica

Cardinale

Fattori primo livello

Genere

Dummy

Uomo = 0

Donna = 1

Indice: livello istruzione più alto dei genitori

Ordinale

Non terminata la scuola secondaria inferiore = 1

Qualifica secondaria inferiore = 2

Diploma secondaria superiore = 3

Diploma post-secondaria non terziaria = 4

Laurea (primo stadio istruzione terziaria) = 5

Post laurea (secondo stadio terziaria) = 6

Genitori nati in Italia

Dummy

No = 0

Sì = 1

Uso computer in casa

Dummy

No = 0

Sì = 1

Numero di libri in casa

Ordinale

0-10 = 0

11-25 = 1

26-100 = 2

101-200 = 3

più di 200 = 4

Fattori secondo livello

Dimensione valutazione

Ordinale

Bassa = 0

Medio bassa = 1

Medio alta = 2

Alta = 3

Grado di “svantaggio socio-economico” della scuola

Ordinale

0-10% = 0

11-25% = 1

26-50% =

più di 50% = 3

Dimensione contesto

Dummy

Inferiore a 50.000 = 0

Maggiore 50.000 = 1

  • 18 Come stima dei modelli si riporta la riduzione percentuale della varianza between e within ottenuta (...)

36In ciascuno dei modelli parziali, saranno considerati: la significatività dei coefficienti delle variabili introdotte; il peso del coefficiente; il modificarsi del coefficiente e della significatività delle variabili già presenti nei modelli; la proporzione di varianza spiegata a livello studente e a livello scuola18. La tabella 2 riporta una sintesi dei risultati.

  • 19 L’output mostra che il valore di significatività di LR è significativo per il modello: (LR test vs. (...)

37Si entrerà ora nel dettaglio dei principali risultati dell’analisi19 al fine di verificare l’ipotesi di una correlazione tra la dimensione organizzativa relativa alla valutazione e le performance in matematica degli studenti, al netto degli effetti di contesto e di background individuale.

38Il primo modello consente di rilevare quanta parte della variabilità nella competenza in matematica sia dovuta alla scuola frequentata (varianza tra le scuole) e quanto alle caratteristiche individuali dello studente (varianza entro le scuole), escludendo ogni variabile interveniente. Il coefficiente di correlazione intraclasse (quota di varianza attribuita alle scuole) è calcolato in corrispondenza del modello nullo e costituisce il passaggio preliminare all’analisi multilivello. Questo coefficiente determina la proporzione di varianza assegnabile alle unità di secondo livello (le scuole). Il dato relativo al modello nullo indica che il 30% delle differenze nelle performance si riferisce alle scuole, mentre il restante 70% è da attribuire al primo livello e dipende dalle caratteristiche individuali.

39Questo stesso risultato legittima l’utilizzo di questa tecnica di analisi, poiché quasi un terzo della variabilità nelle prestazioni in matematica non è imputabile alle caratteristiche individuali dei singoli studenti, ma a fattori a livello scuola. D’altro canto, l’alta proporzione di varianza tra scuole (between school) non è semplicemente un mezzo per avvalorare il ricorso all’analisi multilivello, ma è anche un’utile chiave di lettura del sistema scolastico. Il fatto che molta della variabilità della competenza in matematica sia da attribuire alla scuola frequentata suggerisce che gli studenti iscritti in uno stesso istituto tendono a essere fra loro simili, ma diversi da quelli iscritti in un’altra scuola.

Tab. 2 Modello multilivello per le performance in matematica degli studenti della scuola secondaria di primo grado

Modello

Empty

Modello 2

Modello 3

Modello 4

Modello Saturo

Intercetta

471,5

471,5

471,5

461,1

365,2

Livello scuola

Dimensione valutazione

10,5

9,8*

8,9*

8,7*

Grado di “svantaggio socio-economico” della scuola

-5,6*

-7,6

-6,3*

Ubicazione scuola (contesto)

32,2*

22,8*

Livello studente

Livello istruzione genitori

8**

Genere

-7,8*

Genitori nati in Italia

27,4*

Uso computer in casa

19,8**

Dizionario in casa

59**

Numero di libri in casa

9,9**

Componenti casuali

Varianza within school (between pupils)

4545,7

4545,8

4544,9

4545

4114,4

Varianza between school

1987,5

1856,2

1793,7

1596,2

1389,8

Quota di varianza attribuita alle scuole sul totale

30%

Proporzione di varianza spiegata tra studenti (entro le scuole)

0%

0%

0%

0%

Proporzione di varianza spiegata tra le scuole

7%

10%

20%

30%

  • 20 Confrontando questo valore con la media del campione Timss emerge una sottostima della media rappre (...)

40In corrispondenza dell’intercetta, leggiamo il punteggio mediamente ottenuto dagli studenti in matematica per il campione di riferimento Timss-Invalsi. Nel modello nullo questo valore è pari a 471,520.

41Si procede con l’analisi introducendo i regressori per spiegare la proporzione di variabilità dei risultati tra scuole e tra studenti. Viene inserito immediatamente il fattore di maggior interesse per gli scopi di questo lavoro: la dimensione riguardante la valutazione.

  • 21 Un esempio può aiutare a comprendere meglio quanto detto: il valore dell’intercetta 471 è il punteg (...)

42Procedendo con ordine si legge prima il valore dell’intercetta che, pur continuando a indicare il voto medio dello studente, si carica di un significato incrementale, poiché la variabile presa in esame concorre a specificare nel dettaglio il profilo dello «studente tipo». In altre parole, in tutti i modelli proposti, il valore dell’intercetta esprime la competenza mediamente conseguita da uno studente che, rispetto alle variabili considerate, si colloca nella categoria zero nel caso di variabili dicotomiche e assume un valore pari alla media generale nel caso delle variabili cardinali21.

43Il parametro stimato in corrispondenza della dimensione organizzativa indica che, al variare di un’unità (passando cioè da una modalità bassa ad una medio-bassa e così via), il punteggio medio in matematica aumenta di 10 punti. In corrispondenza di questo predittore leggiamo la proporzione di varianza spiegata: il 7% della variabilità dei risultati in matematica si può attribuire alla misura che si riferisce alla valutazione, con una significatività accettabile.

  • 22 Lo stesso modello di analisi è stato calcolato inserendo anziché lo stato di svantaggio socio-cultu (...)

44Nel terzo modello, si è introdotto l’indicatore del livello socio economico medio della scuola22. Passando da una situazione di disagio molto bassa, meno del 10%, a una stima del disagio compresa tra il 10% e il 25%, lo score medio in matematica diminuisce di circa sei punti, riducendo lievemente il parametro relativo al regressore della valutazione che passa da 11 a 10 punti. Plausibilmente, la porzione di varianza spiegata tra le scuole nel secondo modello è aumentata.

45Infine, nel quarto modello, è stata inserita la dimensione del contesto in cui è ubicato l’istituto. La porzione di varianza spiegata aumenta al 32%, registrando un effetto positivo sui risultati: il contesto urbano sembra avere una relazione favorevole sui risultati medi degli studenti.

  • 23 Come richiamato in precedenza, anche le ricerche Timss e Pisa confermano a diversi livelli, questo (...)

46A livello studente, nel modello saturo, sono stati compresi alcuni indicatori che si riferiscono alle caratteristiche socio-culturali ed economiche degli individui, che tradizionalmente giocano un ruolo molto importante sui livelli di apprendimento conseguiti, fin dai primi anni di scuola (Esping-Andersen e Mestres, 2003; Wössmann et al., 2008; Ricci, 2008; Campodifiori et al., 2010). Il background ha un considerevole valore predittivo sui risultati conseguiti dagli allievi. È noto, e regolarmente dimostrato dalle indagini comparative23, che gli allievi che vivono in condizioni di maggiore vantaggio economico, ma anche sociale e culturale, hanno migliori possibilità di conseguire risultati più soddisfacenti durante il loro percorso formativo. Nel modello in discussione, si conferma questo dato con il livello di istruzione dei genitori che mette in luce un effetto positivo sull’apprendimento, ma il predittore più apprezzabile a questo proposito è quello riguardante le home possession. Aumentando di un’unità nella scala ordinale del numero di libri posseduti in casa aumenta di 10 punti il punteggio individuale, ma maggiori aumenti nei risultati si associano al possesso del dizionario in casa, e all’uso del computer. La variabile che si riferisce al dizionario (dicotomica) va letta con cautela proprio per la sua natura molto selettiva: non possedere un dizionario nelle scuole medie può essere un indicatore di grave disagio. Dall’analisi si conferma che le variabili che fanno riferimento ai beni culturali posseduti nelle case degli studenti hanno, dunque, una relazione significativa e positiva con le loro performance.

47Guardando alla provenienza degli studenti si nota che essere figli di genitori entrambi italiani influenza positivamente i risultati, confermando il divario non solo tra nativi e non nativi, evidenziato da alcune ricerche nell’ambito dell’educazione, ma anche tra gli stranieri di prima e seconda generazione. Questo risultato, riferito alla condizione degli immigrati, tuttavia, richiederebbe un ulteriore approfondimento, per comprendere quali possano essere le ragioni di questo gap e come esso possa variare fra diversi gruppi di immigrati, qui non considerati distintamente.

48Notoriamente, in matematica le differenze di genere sono significative. Il modello conferma i risultati attesi: le performance delle studentesse si associano ad una diminuzione di quasi 10 punti rispetto ai risultati dei compagni maschi.

49Guardando al modello saturo, che comprende tutti i regressori contemporaneamente, individuali e di scuola, si nota che, mentre diminuisce l’inclinazione dei due coefficienti connessi allo svantaggio socio-economico e alla dimensione del contesto, la dimensione relativa alla valutazione rimane costante e continua a influire per circa otto punti sugli score di matematica. Il modello saturo «spiega» il 30%, in altre parole permette una riduzione della varianza di secondo livello del 30% rispetto al modello vuoto. Ciò non è marginale. La qualità delle prestazioni in matematica, rilevabili all’interno delle diverse scuole, può essere spiegata solo in parte dagli attributi che qualificano i singoli studenti. Interpretazioni più precise sulle differenze tra le performance si possono ottenere analizzando anche le variabili di secondo livello che caratterizzano le scuole, tra le quali quelle organizzative.

50I fattori che concorrono a definire la prestazione scolastica di uno studente sono, pertanto, molteplici e riconducibili a diversi livelli di analisi: l’acquisizione delle competenze scolastiche risente non solo delle caratteristiche che qualificano lo studente, ma anche degli attributi che definiscono il contesto scolastico e la sua organizzazione.

  • 24 È stato possibile inserire nell’analisi una sola misura organizzativa, a causa degli effetti di mul (...)

51La capacità esplicativa del modello può essere senz’altro considerata debole; ma visti i limiti dei dati24 si può apprezzare come la dimensione costruita attorno alla valutazione, sia significativa e vada nella direzione attesa di migliori performance.

4. Conclusioni

52Emerge dall’analisi che oltre un quarto della variabilità dei risultati in matematica è da ricondurre a differenze interne al singolo istituto. Peraltro, trattandosi di scuole dell’obbligo è possibile escludere che le performance degli studenti siano influenzate dall’appartenenza alle diverse filiere che caratterizzano le scuole superiori. In Italia, infatti, la scelta di un certo tipo di istituto produce un forte effetto di clusterizzazione degli studenti, in base al loro status socioeconomico e culturale, con ricadute sugli apprendimenti. Ad esempio, i punteggi dei liceali sono sistematicamente più alti rispetto a chi frequenta altri indirizzi di studio. Viceversa, nel sistema della scuola dell’obbligo, tenute sotto controllo variabili di contesto, individuali e di status medio socio-culturale della scuola, la varianza è imputabile prevalentemente all’istituto e alla sua gestione. Pertanto, si può legittimare la rilevanza di studi che indagano le pratiche organizzative responsabili nel multidimensionale processo di apprendimento.

  • 25 L’indagine ha osservato l’evoluzione dei progressi cognitivi e socio-affettivi degli alunni di un c (...)

53Il lavoro presentato in queste pagine è un’analisi secondaria di dati esistenti e dunque risente dei limiti intrinseci ad ogni esercizio di questo genere. Infatti, le dimensioni organizzative che è stato possibile esplorare non sono esaustive dello spazio dei fattori attraverso cui è possibile influenzare gli apprendimenti degli studenti. Per esempio, secondo Grisay (1997)25, ciò che spiega meglio le differenze tra classi o tra scuole sono le variabili che si riferiscono all’ “atmosfera” valutata da un lato, in base al fatto che gli alunni si sentano presi in considerazione, ascoltati, trattati con giustizia da professori di cui hanno stima e fiducia; dall’altro, in base al fatto che la disciplina interna alla classe e alla scuola sia buona: rari atti di devianza, scarso ricorso alle sanzioni, poco tempo passato dagli alunni a “non far nulla in classe” o dagli insegnanti a “ristabilire l’ordine”.

54La ricerca ha consentito di indagare il ruolo e il peso di alcune variabili organizzative e sociali nella spiegazione della varianza tra gli studenti e le scuole all’interno di alcune realtà territoriali. Rimane, però, da verificare se queste considerazioni possono essere inferite alla popolazione delle scuole italiane e se, in base all’area geografica di riferimento, l’implementazione di una dimensione piuttosto che un’altra produca effetti differenti. Se così fosse, il dirigente e i suoi collaboratori dovrebbero considerare in quale misura favorire ciascuna dimensione, sostenendo a seconda del contesto pratiche collaborative e di valutazione diverse. Lo studio, per i limiti del campione a disposizione non ha la possibilità di inferire statisticamente a tutta la popolazione i risultati dell’analisi multilivello e nemmeno ha potuto tenere sotto controllo l’area geografica che, come noto, costituisce un fattore cruciale nella determinazione degli apprendimenti. La difficoltà di definire operativamente le dimensioni e gli indicatori, insieme alla complessità di tenere sotto controllo la multidimensionalità del processo di apprendimento, hanno costituito ulteriori criticità nell’affrontare tale questione. Pertanto, il contributo non ha alcuna pretesa di dare indicazioni di policy, bensì cerca di offrire alcuni incipit per ulteriori approfondimenti in senso organizzativo. Se la scuola, infatti, ha un potere esplicativo rispetto all’output, si ritiene importante indagare in quale direzione il capo d’istituto dovrebbe orientare la propria attività, individuando pratiche gestionali capaci di produrre cambiamenti positivi nel sistema formativo.

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Note

1 Al momento attuale, queste sono le basi dati disponibili che dispongono simultaneamente informazioni sulle caratteristiche della scuola e misure affidabili per quanto riguarda gli apprendimenti degli studenti. Per quanto riguarda gli apprendimenti, il lavoro svolto dal Servizio Nazionale di Valutazione (Snv, http://www.invalsi.it/snv1011/ e precedenti) permette di disporre di misure affidabili sui livelli di apprendimento degli studenti di scuola secondaria di I grado per tutto il territorio nazionale a partire dall’a.s. 2009-10, tuttavia, sebbene Invalsi abbia sviluppato un nuovo questionario per investigare le caratteristiche anche organizzative delle scuole – il questionario Valsis – tale strumento non è ancora stato utilizzato per raccogliere informazioni a livello diffuso sulle scuole italiane.

2 L’indagine Timss (Trends in International Mathematics and Science Study) è rivolta alla popolazione di studenti della scuola dell’obbligo e si focalizza sugli apprendimenti in matematica e scienze al IV e VIII anno d’istruzione, con lo scopo di monitorarne l’andamento nel tempo, attraverso un ciclo quadriennale di somministrazione. Nello specifico, Timss 2007, coinvolge circa 425.000 studenti provenienti da 59 Paesi in tutto il mondo (Olson et al., 2008).

3 Le informazioni concernenti le risorse finanziarie e strutturali, seppur di cruciale importanza, non sono state prese in considerazione. Per l’anno 2007, oltre alle scuole campionate, alla rilevazione Invalsi hanno partecipato tutti gli istituti coinvolti nei programmi dei Fondi Strutturali Europei e del Fondo per le Aree Sottoutilizzate. Ciò ha comportato una «sovra-rappresentazione indotta» delle scuole del Sud: più della metà del campione è costituito da istituti collocati nelle regioni Fas e Fes, che percepiscono, per questa ragione, risorse aggiuntive. Quanto detto, oltre a rappresentare una delle criticità più evidenti della ricerca, limita l’utilizzo di alcuni indicatori, come quelli finanziari appunto, influenzati dalla collocazione geografica.

4 Per individuare le dimensioni latenti è stata utilizzata la Rasch Analysis. L’applicazione di questa tecnica ai dati del questionario Invalsi ha consentito la creazione di misure concernenti le dimensioni organizzative delle scuole che godono delle proprietà di oggettività specifica, additività e uniformità dell’unità di misura su tutta la scala. La tecnica permette di valutare se, e in che misura, gli indicatori delle dimensioni latenti abbiano caratteristiche di sufficiente affidabilità, per fornire misure robuste e informative. Tale modello di analisi permette di collocare su un continuum, simultaneamente, item (indicatori) e scuole: da un lato il livello di difficoltà di ciascun item, dall’altro la distribuzione delle scuole attorno alla dimensione sottesa. Per approfondimenti cfr. Molino (2011).

5 Si tratta di una ricerca empirica su un campione di 733 scuole tra primo e secondo grado. Per approfondimenti sulla ricerca, sui modelli organizzativi e la loro efficacia cfr. Paletta (2007).

6 Dalle dimensioni sottese al concetto di collaborazione interna, attraverso un processo di adattamento progressivo tra teoria e dati disponibili, sono stati individuati gli indicatori elementari, che corrispondono talvolta a precise variabili del questionario, altre volte a semplici elaborazioni di queste. Per quanto concerne la leadership distribuita, per esempio, sono stati calcolati i rapporti tra i docenti che ricoprono incarichi organizzativi e il totale degli insegnanti in ciascun istituto: questi indicatori mostrano la percentuale dei docenti a cui il dirigente ha affidato compiti gestionali e di responsabilità. Il rapporto è stato quantificato per i collaboratori, i vicepresidi e in generale gli insegnanti che svolgono funzioni di vicariato, le figure obiettivo-strumentali, i coordinatori di classe, i coordinatori di sede, gli insegnanti referenti della valutazione e dei progetti.
Per la propensione degli insegnanti a lavorare in gruppo si sono considerati due aspetti principali: il numero di argomenti per cui sono stati attivati gruppi di lavoro (risultati formativi attesi, risultati formativi ottenuti, riunioni di gruppi disciplinari o di ambito/area disciplinare, ricerca e sviluppo didattico, strategie didattiche) e la presenza di un gruppo di lavoro formalizzato sulla valutazione. Infine, rispetto alla scuola come ambiente di formazione continua per gli insegnanti, è stato creato un indicatore volto a comprendere quale sia la reale offerta di aggiornamento disponibile per i docenti e quale sia l’investimento della scuola in tale direzione. Maggiori sono le risorse che la scuola dedica a questa dimensione, maggiore è il potenziale sapere psico-pedagogico, metodologico, didattico, normativo che il personale può condividere e mettere a disposizione dell’istituzione. Si sono così considerati gli indicatori che rilevano quanto l’istituzione scolastica spende complessivamente per la formazione di ciascun insegnante, il numero di ore di formazione insegnante per scuola e, ancora, se la scuola ha finanziato progetti di formazione permanente al proprio interno.

7 Questa classificazione trova conferma nei risultati di un’analisi fattoriale (criterio di estrazione dei fattori: autovalori maggiori di 1, rotazione varimax) che individua due dimensioni sottostanti alla batteria dei sei item sulla partecipazione della famiglia.

8 Inizialmente si era pensato di trattare la valutazione come una dimensione della collaborazione interna in quanto a diversi livelli implica il coinvolgimento di più soggetti in un gruppo di lavoro, talvolta presieduto dal capo d’istituto. In realtà, l’analisi empirica condotta prima attraverso il modello di Rasch, poi con un’analisi fattoriale esplorativa, fa emergere come la valutazione non solo costituisca un concetto latente a sé, ma spieghi la maggior parte della varianza. Questo è stato un esempio di chiaro feedback empirico che ha permesso di orientare e perfezionare, in un processo di adattamento progressivo, l’interpretazione teorica di partenza.

9 Attualmente, il sistema scolastico italiano è coinvolto nel progetto sperimentale VALeS (Valutazione e Sviluppo della Scuola). Si tratta di un processo di durata triennale, orientato alle scuole del primo e del secondo ciclo, che intende individuare un meccanismo complessivo e organico di valutazione in cui risultino inserite la valutazione delle scuole e la valutazione del dirigente scolastico. Le scuole, che aderiscono volontariamente alla sperimentazione, sono coinvolte in una ricerca partecipata che unisce la valutazione a un percorso di miglioramento continuo.

10 Personale Amministrativo, Tecnico e Ausiliario della scuola.

11 Gli studenti delle scuole che pubblicano i dati dei rendimenti scolastici fanno registrare 14,7 punti in più nella prova in scienze rispetto agli studenti che non pubblicano i dati (Oecd, 2007b).

12 I dati utilizzati per questo scopo, presentano dei limiti analitici dovuti all’intersezione di due indagini distinte – Timss e Invalsi – e, come si è detto sopra, al campione sovra-rappresentato per le regioni del Sud. Questi aspetti hanno consentito un’analisi descrittiva, ma non rappresentativa. Ciò nonostante, i risultati del modello multilivello esplorativo, se da una parte confermano che le variabili individuali – come la classe sociale di provenienza e il genere – continuano ad avere una forte influenza sugli apprendimenti, dall’altra mettono in luce che una percentuale di varianza nelle performance potrebbe derivare dalla scuola e da come questa è gestita.

13 Il campione di riferimento si compone di 1627 studenti e sessantasette scuole. Sono state escluse dal campione le scuole che presentavano dati mancanti. Il modello tiene in considerazione la natura gerarchica dei dati, ma si pone pretese solo descrittive e non esplicative. I casi sono stati pesati per riportare gli studenti alla popolazione. Poiché gli studenti entro ciascuna nazione sono stati selezionati attraverso procedure di campionamento probabilistico, la probabilità di ciascun soggetto di essere selezionato è nota. Il peso di campionamento è dato dall’inverso di tale probabilità. È stato utilizzato il peso TOTWGT normalizzato.

14 Per la scuola primaria le informazioni sulla condizione culturale e sociale della famiglia sono meno puntuali; per esempio, manca la variabile concernente il titolo di studio dei genitori, che per questo tipo di analisi è di fondamentale importanza (Brunello e Checchi, 2006)

15 Alcune variabili sopra elencate sono state selezionate in quanto risultate significative nell’output della regressione stepwise sui risultati in matematica. Prima di procedere con la modellizzazione è stata fatta l’analisi delle correlazioni tra le variabili, al fine di individuare possibili sovrapposizioni degli effetti dei fattori in gioco. La correlazione tra le dimensioni organizzative è significativa a un livello di 0,01, si è pertanto deciso di presentare il modello per una sola misura (la valutazione). Gli stessi modelli di analisi multilivello sono stati effettuati anche per ciascuna altra dimensione.

16 Il modello è stato stimato con il software HLM, la numerosità delle osservazioni è pari a 1627 studenti e 67 scuole, è stato applicato il peso studenti normalizzato e si considera il modello con gli errori standard robusti. Per un confronto il modello è stato stimato anche con STATA 9, con metodo “xtmixed command”. I risultati dei due modelli convergono.

17 In tutti i modelli stimati, le pendenze delle rette di regressione sono state mantenute fisse sul loro valore medio e solo le intercette sono state lasciate libere di variare casualmente (random intercept model).

18 Come stima dei modelli si riporta la riduzione percentuale della varianza between e within ottenuta in ogni modello rispetto al modello nullo.
1. Riduzione Between = 1- (Varianza Between scuole MODn / Varianza Between scuole MOD0).
2. Riduzione Within = 1- (Varianza Within scuole MODn / Varianza Within scuole MOD0).

19 L’output mostra che il valore di significatività di LR è significativo per il modello: (LR test vs. linear regression: chibar2 (01) =245.92 Prob >= chibar2 = 0.0000).

20 Confrontando questo valore con la media del campione Timss emerge una sottostima della media rappresentativa per la popolazione italiana di quasi 10 punti (479). Ovviamente questo risultato è l’effetto della composizione del campione fortemente sovra-rappresentato dalle regioni del Sud.

21 Un esempio può aiutare a comprendere meglio quanto detto: il valore dell’intercetta 471 è il punteggio riportato mediamente in matematica da uno che frequenta una scuola in cui la dimensione organizzativa “valutazione” è pari alla media delle scuole del campione.

22 Lo stesso modello di analisi è stato calcolato inserendo anziché lo stato di svantaggio socio-culturale, l’indice di vantaggio. I risultati sono pressappoco identici, ma con un segno positivo.

23 Come richiamato in precedenza, anche le ricerche Timss e Pisa confermano a diversi livelli, questo legame sia a livello internazionale sia nazionale (Martini e Ricci, 2007 e 2010).

24 È stato possibile inserire nell’analisi una sola misura organizzativa, a causa degli effetti di multicollinearità.

25 L’indagine ha osservato l’evoluzione dei progressi cognitivi e socio-affettivi degli alunni di un centinaio di scuole medie durante un periodo di 4 anni. La ricerca ha permesso di identificare le differenze tra alunni, tra classi e tra scuole, associate ad un cambiamento positivo o negativo del profitto scolastico.

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Indice delle illustrazioni

Titolo Fig. 1 Punteggi medi Timss in matematica e scienze per la classe IV della scuola primaria per area geografica
URL http://journals.openedition.org/qds/docannexe/image/485/img-1.jpg
File image/jpeg, 168k
Titolo Fig. 2 Punteggi medi Timss in matematica e scienze per la classe III della scuola secondaria di primo grado per area geografica
URL http://journals.openedition.org/qds/docannexe/image/485/img-2.jpg
File image/jpeg, 164k
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Notizia bibliografica

Daniela Molino, «Una scuola che apprende»Quaderni di Sociologia, 61 | 2013, 76-98.

Notizia bibliografica digitale

Daniela Molino, «Una scuola che apprende»Quaderni di Sociologia [Online], 61 | 2013, online dal 01 mai 2013, consultato il 29 mars 2024. URL: http://journals.openedition.org/qds/485; DOI: https://doi.org/10.4000/qds.485

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Autore

Daniela Molino

Dipartimento Culture, Politica e Società Università di Torino

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