Determinantes del bajo rendimiento del alumnado español en comprensión lectora en PISA: un enfoque de machine learning
Low performance in reading comprehension is one of the major challenges in the Spanish educational system. Therefore, the objective of this study is to investigate the contextual deter-minants associated with this low reading performance. The sample consists of a total of 35,943 Spanish students and...
| Autores: | , , , |
|---|---|
| Tipo de recurso: | artículo |
| Fecha de publicación: | 2026 |
| País: | España |
| Institución: | Universidad de Murcia |
| Repositorio: | DIGITUM. Depósito Digital Institucional de la Universidad de Murcia |
| OAI Identifier: | oai:digitum.um.es:10201/223201 |
| Acceso en línea: | https://doi.org/10.6018/rie.650791 http://hdl.handle.net/10201/223201 |
| Access Level: | acceso abierto |
| Palabra clave: | Machine Learning Bajo Rendimiento Competencia Lectora Low Performance Reading Competence PISA No relacionado con ningún objetivo de desarrollo sostenible |
| id |
ES_beb2c274b2ff001cb27753e1c59c11bb |
|---|---|
| oai_identifier_str |
oai:digitum.um.es:10201/223201 |
| network_acronym_str |
ES |
| network_name_str |
España |
| repository_id_str |
|
| spelling |
Determinantes del bajo rendimiento del alumnado español en comprensión lectora en PISA: un enfoque de machine learningDeterminants of spanish students’ low performance in reading comprehension in PISA: A machine learning approachArroyo Resino, DeliaNavarro Asencio, EnriqueCastro Morena, MaríaConstante-Amores, AlexanderMachine LearningBajo RendimientoCompetencia LectoraLow PerformanceReading CompetencePISANo relacionado con ningún objetivo de desarrollo sostenibleLow performance in reading comprehension is one of the major challenges in the Spanish educational system. Therefore, the objective of this study is to investigate the contextual deter-minants associated with this low reading performance. The sample consists of a total of 35,943 Spanish students and 1,089 educational centers that participated in the 2018 PISA assessment. The criterion variable is reading competence, which has been dichotomized (0 = medium and high performance, 1 = low performance). A total of 721 predictors were selected as independent variables. For data analysis, Random Forest machine learning algorithm was applied, and a multilevel binary logistic regression was conducted. The 30 most important variables related to students and school center explain 46% and 24% of the criterion variable, respectively. The final model (comprising both predictors) explains 47%. Among the main conclusions, the sig-nificance of educational process variables and non-cognitive and meta-cognitive constructs in low reading performance stands out. Therefore, the importance of addressing this educational phenomenon from a perspective less linked to socio-economic determinants and more focused on pedagogical aspects is emphasized.El bajo rendimiento en comprensión lectora es uno de los grandes problemas del sistema educativo español. Debido a esto, el objetivo de dicho trabajo es estudiar los determinantes de contexto que se asocian a este bajo desempeño lector. La muestra se encuentra conformada por un total de 35943 estudiantes españoles/as y 1089 centros educativos que participaron en PISA 2018. La variable criterio es la competencia lectora, la cual se ha dicotomizado (0 = medio y alto rendimiento y 1 = bajo rendimiento). Como variables independientes se seleccionaron un total de 721 predictores. Para el análisis de los datos se aplicó el algoritmo de machine learning Random Forest y se realizó una regresión logística binaria multinivel. Las 30 variables más importantes relacionadas con los y las estudiantes y centro escolar explican el 46% y 24% de la variable criterio, respectivamente. El modelo final (formado por ambos predictores) explican un 47%. Entre las principales conclusiones se destaca la relevancia que tienen las variables de proceso educativo y los constructos no cognitivos y meta-cognitivos en el bajo rendimiento lector. Por lo tanto, se subraya la importancia de trabajar este fenómeno educativo desde una perspectiva menos vinculada a determinantes socioeconómicos y más orientada hacia aspectos pedagógicos.Universidad de Murcia. Servicio de PublicacionesSin departamento asociado202620262026info:eu-repo/semantics/articleapplication/pdf21application/pdfapplication/pdfhttps://doi.org/10.6018/rie.650791http://hdl.handle.net/10201/223201reponame:DIGITUM. Depósito Digital Institucional de la Universidad de Murciainstname:Universidad de MurciaEspañolSin financiación externa a la UniversidadAttribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 Internationalinfo:eu-repo/semantics/openAccesshttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/oai:digitum.um.es:10201/2232012026-05-27T12:40:41Z |
| dc.title.none.fl_str_mv |
Determinantes del bajo rendimiento del alumnado español en comprensión lectora en PISA: un enfoque de machine learning Determinants of spanish students’ low performance in reading comprehension in PISA: A machine learning approach |
| title |
Determinantes del bajo rendimiento del alumnado español en comprensión lectora en PISA: un enfoque de machine learning |
| spellingShingle |
Determinantes del bajo rendimiento del alumnado español en comprensión lectora en PISA: un enfoque de machine learning Arroyo Resino, Delia Machine Learning Bajo Rendimiento Competencia Lectora Low Performance Reading Competence PISA No relacionado con ningún objetivo de desarrollo sostenible |
| title_short |
Determinantes del bajo rendimiento del alumnado español en comprensión lectora en PISA: un enfoque de machine learning |
| title_full |
Determinantes del bajo rendimiento del alumnado español en comprensión lectora en PISA: un enfoque de machine learning |
| title_fullStr |
Determinantes del bajo rendimiento del alumnado español en comprensión lectora en PISA: un enfoque de machine learning |
| title_full_unstemmed |
Determinantes del bajo rendimiento del alumnado español en comprensión lectora en PISA: un enfoque de machine learning |
| title_sort |
Determinantes del bajo rendimiento del alumnado español en comprensión lectora en PISA: un enfoque de machine learning |
| dc.creator.none.fl_str_mv |
Arroyo Resino, Delia Navarro Asencio, Enrique Castro Morena, María Constante-Amores, Alexander |
| author |
Arroyo Resino, Delia |
| author_facet |
Arroyo Resino, Delia Navarro Asencio, Enrique Castro Morena, María Constante-Amores, Alexander |
| author_role |
author |
| author2 |
Navarro Asencio, Enrique Castro Morena, María Constante-Amores, Alexander |
| author2_role |
author author author |
| dc.contributor.none.fl_str_mv |
Sin departamento asociado |
| dc.subject.none.fl_str_mv |
Machine Learning Bajo Rendimiento Competencia Lectora Low Performance Reading Competence PISA No relacionado con ningún objetivo de desarrollo sostenible |
| topic |
Machine Learning Bajo Rendimiento Competencia Lectora Low Performance Reading Competence PISA No relacionado con ningún objetivo de desarrollo sostenible |
| description |
Low performance in reading comprehension is one of the major challenges in the Spanish educational system. Therefore, the objective of this study is to investigate the contextual deter-minants associated with this low reading performance. The sample consists of a total of 35,943 Spanish students and 1,089 educational centers that participated in the 2018 PISA assessment. The criterion variable is reading competence, which has been dichotomized (0 = medium and high performance, 1 = low performance). A total of 721 predictors were selected as independent variables. For data analysis, Random Forest machine learning algorithm was applied, and a multilevel binary logistic regression was conducted. The 30 most important variables related to students and school center explain 46% and 24% of the criterion variable, respectively. The final model (comprising both predictors) explains 47%. Among the main conclusions, the sig-nificance of educational process variables and non-cognitive and meta-cognitive constructs in low reading performance stands out. Therefore, the importance of addressing this educational phenomenon from a perspective less linked to socio-economic determinants and more focused on pedagogical aspects is emphasized. |
| publishDate |
2026 |
| dc.date.none.fl_str_mv |
2026 2026 2026 |
| dc.type.none.fl_str_mv |
info:eu-repo/semantics/article |
| format |
article |
| dc.identifier.none.fl_str_mv |
https://doi.org/10.6018/rie.650791 http://hdl.handle.net/10201/223201 |
| url |
https://doi.org/10.6018/rie.650791 http://hdl.handle.net/10201/223201 |
| dc.language.none.fl_str_mv |
Español |
| language_invalid_str_mv |
Español |
| dc.relation.none.fl_str_mv |
Sin financiación externa a la Universidad |
| dc.rights.none.fl_str_mv |
Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International info:eu-repo/semantics/openAccess http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/ |
| rights_invalid_str_mv |
Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/ |
| eu_rights_str_mv |
openAccess |
| dc.format.none.fl_str_mv |
application/pdf 21 application/pdf application/pdf |
| dc.publisher.none.fl_str_mv |
Universidad de Murcia. Servicio de Publicaciones |
| publisher.none.fl_str_mv |
Universidad de Murcia. Servicio de Publicaciones |
| dc.source.none.fl_str_mv |
reponame:DIGITUM. Depósito Digital Institucional de la Universidad de Murcia instname:Universidad de Murcia |
| instname_str |
Universidad de Murcia |
| reponame_str |
DIGITUM. Depósito Digital Institucional de la Universidad de Murcia |
| collection |
DIGITUM. Depósito Digital Institucional de la Universidad de Murcia |
| repository.name.fl_str_mv |
|
| repository.mail.fl_str_mv |
|
| _version_ |
1869418306983690240 |
| score |
15,812429 |