Promuovere l’utilizzo dei dati INVALSI nella ricerca scientifica e nella didattica

Si svolgerà a Roma, dal 25 al 28 febbraio 2021, il seminario sul tema “I dati INVALSI: uno strumento per la ricerca e la didattica”. Scopo del seminario, arrivato alla quinta edizione, è quello di promuovere l’utilizzo dei dati INVALSI nella ricerca scientifica e nella didattica. I dati raccolti annualmente dall’istituto costituiscono un prezioso strumento per indagare le caratteristiche del sistema scolastico e per definire gli eventuali interventi di sostegno o potenziamento. Tutti i soggetti interessati sono invitati a presentare lavori di ricerca che utilizzano dati INVALSI.

Sessioni e Workshop
Otto in tutto le sessioni di lavoro e tre i Workshop previsti. Il dettaglio è fornito a seguire.

Sessione 1: Situazioni di disuguaglianze all’interno della scuola: metodi di individuazione e buone pratiche per la soluzione
La Sessione è co-organizzata con Espanet. Sono responsabili scientifici della sessione: Emmanuele Pavolini, Espanet Italia, Patrizia Falzetti, INVALSI.

Testo della Call
Il principio dell’uguaglianza è parte fondante del sistema scolastico. Ma negli ultimi anni, le ricerche condotte sia in campo nazionale che internazionale, evidenziano come si siano acuite le disuguaglianze tra gli studenti. Le differenze economiche, sociali, di genere e geografiche hanno prodotto un modello scolastico che ha difficoltà a portare a termine l’opera di inclusione che gli compete. In questa sessione, grazie agli indicatori forniti dai dati INVALSI, è possibile far luce sulle disuguaglianze e individuare le pratiche da adottare affinchè si possano riequilibrare le differenze ad oggi presenti nel mondo della scuola.
Parole chiave: Disuguaglianze negli apprendimenti, scuola, politiche educative.

Sessione 2: Learning analytics per il miglioramento dei risultati di studenti e istituzioni: metodi, evidenze e prospettive
La sessione è co-organizzata con il Politecnico di Milano; sono responsabili scientifici della sessione: Tommaso Agasisti, Politecnico di Milano, Patrizia Falzetti, INVALSI

Testo della Call
Nell’ambito dei recenti studi sui fenomeni e sulle politiche educative, per Learning Analytics (LA) s’intende l’utilizzo innovativo di tecniche statistiche, econometriche e di machine learning per identificare ricorrenze e relazioni tra variabili, che spieghino i risultati scolastici di studenti e istituzioni. In particolare, si fa riferimento al concetto di LA quando le basi dati utilizzate sono molto ampie, profonde e complesse – consentendo così di studiare i principali problemi di policy e pratica educativa con prospettive non tradizionali e multidimensionali. Le principali aree di ricerca del LA possono essere classificate come segue: (i) definizione di modelli predittivi del rischio di performance scolastiche insufficienti o particolarmente positive; (ii) profilazione delle caratteristiche degli studenti associate a specifici comportamenti/prestazioni, e (iii) valutazione integrata di pratiche educativo/didattiche in grado di impattare sui risultati degli studenti. In questa sessione, si invitano contributi teorici, metodologici e/o empirici sull’utilizzo di approcci di Learning Analytics, con riferimento ai principali problemi identificati e con applicazioni a qualunque grado scolastico (primaria, secondaria e università).
Parole chiave: Learning Analytics, performance scolastiche, caratteristiche degli studenti.

Sessione 3: I dati INVALSI: uno strumento per migliorare la didattica e valutare le competenze trasversali
Testo della Call
L’istruzione è alla base della crescita di ogni individuo. Studiare serve a crescere intellettualmente, a capire il mondo che ci circonda, a migliorare la propria condizione occupazionale ed economica e a divenire dei cittadini in grado di agire in sistemi sociali complessi. I dati INVALSI possono innescare un processo di miglioramento legato ai risultati nelle prove e a valutare le competenze trasversali necessarie per affrontare la realtà fuori dalla scuola? I contributi presentati in questa sessione potranno stabilire il nesso tra la pratica in aula e la ricerca scientifica, discutere dei problemi e delle prospettive dell’insegnamento e aprire la strada a un dibattito interdisciplinare.
Parole chiave: Pratiche didattiche, apprendimento, ricerca educativa, tecnologie e strumenti nell’istruzione, competenze trasversali, scuola.

Sessione 4: I risultati degli studenti in base alle loro caratteristiche
Testo della Call
Lo studio delle caratteristiche degli studenti (genere, background socio-economico-culturale, origine, ecc.) permette di mettere in luce differenze e similitudini che da sempre contraddistinguono i risultati scolastici. I lavori presentati in questa sessione potranno contribuire alla riflessione sul tema dell’inclusione scolastica e potranno proporre strategie risolutive per i divari ad oggi esistenti.
Parole chiave: Background socio-economico-culturale, genere, origine, differenze, rendimento scolastico, inclusione.

Sessione 5: Modelli e metodi applicati ai dati INVALSI
Testo della Call
Lo scopo di un modello matematico è quello di rappresentare il più incisivamente possibile un determinato oggetto o fenomeno e il suo fine è quello di operare delle prognosi future su un sistema. I dati INVALSI costituiscono, quindi, una banca dati di grande portata per la loro applicazione. I contributi di questa sessione potranno indicare nuove soluzioni e prospettive per il sistema scolastico nel suo complesso.
Parole chiave: Modelli matematici, metodologie, dati, innovazione, sperimentazione.

Sessione 6: I dati INVALSI come strumento per sostenere l’innovazione e il miglioramento scolastico
Testo della Call
Dall’anno 2015 il Piano di Miglioramento entra a far parte dell’agenda scolastica. E’ un percorso che prevede trasformazioni e cambiamenti in un approccio dinamico che coinvolge tutta la comunità scolastica, e fa leva su due dimensioni: quella didattica e quella organizzativa gestionale. I lavori presentati in questa sessione, in cui i dati INVALSI costituiscono una risorsa preziosa, potranno fornire spunti per l’autoriflessione e l’autovalutazione dei singoli Istituti.
Parole chiave: Valutazione, miglioramento, innovazione, formazione, strategie, risultati, qualità del sistema educativo, effetto scuola.

Sessione 7: Le prove CBT e l’analisi sull’apprendimento
Testo della Call
A partire dell’a.s. 2017/2018 nelle Rilevazioni nazionali vengono introdotte le prove computer based (CBT) e oggi tali strumenti coinvolgono i gradi scolastici 8, 10 e 13. Anche a livello internazionale le prove delle diverse indagini gestite da OCSE e IEA stanno andando in questa stessa direzione. A differenza di un test cartaceo, con le prove cbt si aprono nuovi scenari di studi. In che ordine sono stati completati gli item? Quali risposte sono state riviste e come sono state modificate? Quanto tempo uno studente ha impiegato per rispondere a ogni singolo item? I lavori presentati in questa sessione potranno dar risposta a vari interrogativi e illustrarci le potenzialità di questi strumenti.
Parole chiave: Computer based test, valutazione, didattica digitale, innovazione didattica, apprendimento, efficacia.

Sessione 8: Il ruolo degli insegnanti nel rendimento degli studenti
È coordinatore della sessione Gianluca Argentin, Università di Milano Bicocca
Testo della Call
È noto che gli insegnanti sono un fattore scolastico cruciale che influenza il rendimento degli studenti, ma i meccanismi attraverso i quali si svolge questo processo sono ancora in gran parte oscuri. In questa sessione si incoraggia la presentazione di lavori incentrati sulle caratteristiche, gli atteggiamenti e le pratiche degli insegnanti e sulle analisi che ne valutano (positivamente o negativamente) gli impatti sul rendimento degli studenti e sulle disuguaglianze nell’istruzione.
Parole chiave: Insegnanti, pratiche didattiche, risultati scolastici.

I Workshop

Workshop 1
Tema: Analisi avanzate di secondo livello di indagini su larga scala nel campo dell’istruzione: una discussione sui metodi. È coordinatore: Andres Sandoval-Hernandez, University of Bath.

Una disamina dei metodi avanzati per l’analisi dei dati (tra cui modelli di misurazione centrati sulla persona e centrati sulle variabili; modelli multilivello / modelli SEM) applicati ai dati di valutazioni su larga scala italiani e internazionali e le loro complessità (ad esempio pesi di campionamento, plausible values, dati mancanti).

Workshop 2
Tema: Utilizzo dei risultati di analisi di secondo livello di indagini su larga scala in campo educativo per rendicontare le politiche educative. Sarà coordinatore: Maria Magdalena Isac, KU Leuven.
Una disamina didattica dell’uso dei dati di valutazioni su larga scala in ambito educativo per informare attori politici e un pubblico più ampio con esempi tratti da vari policy brief e dal processo per la loro elaborazione.

Workshop 3
Tema dell’ultimo Workshop: Agenda 2030: indagine sugli Obiettivi per lo Sviluppo Sostenibile attraverso i dati INVALSI. Ad organizzarlo lo stesso INVALSI.
Il workshop sarà dedicato a 3 dei 17 obiettivi fissati all’interno del piano d’azione sottoscritto dai Paesi membri dell’ONU. Fornire un’educazione di qualità, equa e inclusiva; raggiungere la parità di genere ed emancipare tutte le donne e le ragazze e ridurre le diseguaglianze economiche dentro e fuori i confini nazionali. Le banche dati INVALSI forniranno la base per fotografare i risultati raggiunti che potranno essere di stimolo per una discussione su possibili interventi migliorativi e un punto di partenza per misurare eventuali progressi.

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