Examining the Impact of National Common Curricular Base and National Context on Mathematics Achievement Among Students in Brazil
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Abstract
This study utilizes a linear mixed-effects regression model to examine how regional differences in education systems across Brazil impact student mathematics achievement. Employing a Bayesian multilevel framework, it analyzes region-level, school-level, and student-level variables while considering the hierarchical nature of the data. A comparative analysis of PISA scores, conducted before and after the BNCC implementation in Brazilian schools, evaluates mathematics achievement. The findings indicate that both regional factors and school type significantly affect variations in achievement. Notably, a performance gap persists between the Northern and Southern/Southeastern regions, reflecting disparities in access to resources. Furthermore, the differences between public and private schools highlight systemic inequalities in educational opportunities. Overall, both student-level and school-level factors are crucial in shaping students' mathematical achievement, as evidenced by the PISA scores.
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This Zenodo record is a permanently preserved version of a Structured PREreview. You can view the complete PREreview at https://prereview.org/reviews/17196430.
A introdução explica o objetivo da pesquisa apresentada no preprint? SimOs métodos são adequados para esta pesquisa? Altamente adequadosAs conclusões são sustentadas pelos dados? Altamente sustentadasAs apresentações de dados, incluindo visualizações, são adequadas para representar os dados? Altamente adequadas …This Zenodo record is a permanently preserved version of a Structured PREreview. You can view the complete PREreview at https://prereview.org/reviews/17196430.
A introdução explica o objetivo da pesquisa apresentada no preprint? SimOs métodos são adequados para esta pesquisa? Altamente adequadosAs conclusões são sustentadas pelos dados? Altamente sustentadasAs apresentações de dados, incluindo visualizações, são adequadas para representar os dados? Altamente adequadas e clarasQuão claramente os autores discutem, explicam e interpretam seus achados e possíveis próximos passos da pesquisa? Muito claramenteÉ provável que o preprint contribua para o avanço do conhecimento acadêmico? Altamente provávelSeria benéfico passar por uma revisão de linguagem? NãoVocê recomendaria este preprint a outras pessoas? Sim, é de alta qualidadeEstá pronto para receber atenção de um editor, de editoras ou de um público mais amplo? Sim, após pequenas alteraçõesConflitos de interesse
O autor declara que não possui conflitos de interesse.
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