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Cristina Frade Martínez
, Adriana Gamazo García 
, Susana Olmos Migueláñez
El Programa para la Evaluación Internacional de Alumnos (PISA) lleva más de 20 años evaluando el nivel competencial del alumnado de 15 años, influyendo a su vez en el establecimiento de políticas y prácticas educativas basadas en sus resultados a nivel internacional. Aunque su configuración no permite el establecimiento de estudios longitudinales, este artículo plantea el diseño de un estudio de tendencias que posibilita la valoración de la evolución de aquellos factores de carácter sociodemográfico o de contexto educativo que mejor predicen el nivel competencial de los y las estudiantes. A través de un análisis de regresión multinivel (modelos jerárquicos lineales) con la muestra española de las ediciones 2015 y 2018 de PISA, conformada por 65684 estudiantes y 1873 centros educativos, se observan los cambios en las variables predictoras de carácter contextual del rendimiento en comprensión lectora, ciencias y matemáticas. Los hallazgos más reseñables son la reducción del impacto del estatus migratorio de los y las inmigrantes de primera generación, la disminución de la brecha de género en las materias STEM (y su aumento en la comprensión lectora) o la reducción del efecto contextual del nivel socioeconómico medio del estudiantado de un centro. Se concluye con la necesidad de realizar análisis más profundos, tanto a nivel estadístico como de política educativa, para poder producir resultados más detallados que permitan esclarecer qué medidas son útiles para la reducción del impacto de los factores socioeconómicos, demográficos y de contexto educativo en el rendimiento de las y los estudiantes españoles.
The Programme for International Student Assessment (PISA) has been assessing student competence levels for over 20 years, while also influencing the implementation of educational policies and practices based on its results at an international level. Although PISA’s configuration does not allow for longitudinal studies, this paper proposes the design of a trend study that enables the assessment of the evolution of the sociodemographic and educational context factors that best predict student competence levels. Through a multilevel regression analysis (hierarchical linear models) with the Spanish sample from PISA 2015 and 2018 waves, consisting of 65684 students and 1873 schools, the changes in variables predicting student performance in reading, math and science can be observed. The most noteworthy findings are the reduction of the impact of migration status for first generation immigrant students, the narrowing of the gender gap in STEM subjects (and its widening in reading), or the decrease of the contextual effect of the average socioeconomic level of students in a school. The paper concludes with the need to perform deeper analyses, both at statistical and educational policy levels, to produce more detailed results that shed light on which measures are more useful in order to reduce the impact of socioeconomic, demographic and educational context factors on Spanish students’ performance.
