Giorgio Chiosso, Anna Maria Poggi, Giorgio Vittadini (a cura di)
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.