DETERMINANTS OF LATIN AMERICAN STUDENTS ACADEMIC RESILIENCE—INSIGHTS BASED ON PISA 2022 USING AN EXPLAINABLE MACHINE LEARNING APPROACH
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摘要
本研究基于PISA 2022数据和拉丁美洲9国样本，采用解释性机器学习（SHAP方法）分析学业韧性学生（即弱势背景下表现优良学生）的主要决定因素。结果显示，家庭数字设备和书籍、性别、作业和学习重复等学生层面指标，以及学校规模、师生比、教师资质和疫情期间学校关闭时长等学校层面因素，对学业韧性影响显著。研究揭示疫情闭校和远程学习障碍负面影响，强调不同学业韧性定义下驱动因素差异，区分私立与公立、城乡学校的决定因素特点，为区域教育公平与政策制定提供科学依据 [page::0][page::1][page::6][page::7][page::10]
