The aim of this paper is to analyse the students’ performance in the mathematical competency aspect of the Programme for International Student Assessment (PISA) 2015 tests and to compare 5 Spanish regions in this respect – Navarra, Castile-Leon and Catalonia, with results above the national average; and Extremadura and Andalusia, with results below the national average – in order to identify the factors causing these differences. To do so, we computed the degree of association between variables related to the students and to the schools with the scores obtained in the mathematical tests. The purpose of this analysis was to better understand the meaning of these scores and their causes and, above all, to propose educational policy actions for improving the students’ mathematical performance. In this study, a 2-level regression model was applied to the data collected in the PISA 2015 tests. The first level included the factors related to the students and the second was composed of the variables related to the schools. Our results highlight the significant influence of factors such as immigrant status, grade repetition, location of the school (rural or urban) and economic and sociocultural status. The relevance of these factors to students’ academic performance has been observed in previous editions of the PISA tests. We emphasise the need for action to improve students’ mathematical performance and, therefore, their educational success.Keywords: educational assessment; mathematical comprehension; multilevel analysis; performance factors; PISA; regions

中文翻译：

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确定影响西班牙几个地区数学素养的因素

本文的目的是分析学生在国际学生评估计划 (PISA) 2015 测试的数学能力方面的表现，并在这方面比较西班牙的 5 个地区——纳瓦拉、卡斯蒂利亚-莱昂和加泰罗尼亚，结果如上全国平均水平；以及埃斯特雷马杜拉和安达卢西亚，结果低于全国平均水平——以确定导致这些差异的因素。为此，我们计算了与学生和学校相关的变量与数学测试中获得的分数之间的关联程度。该分析的目的是为了更好地理解这些分数的含义及其原因，最重要的是，提出提高学生数学成绩的教育政策措施。在这项研究中，2 级回归模型应用于 PISA 2015 测试中收集的数据。第一层包括与学生相关的因素，第二层由与学校相关的变量组成。我们的结果强调了移民身份、留级、学校位置（农村或城市）以及经济和社会文化地位等因素的显着影响。这些因素与学生学业成绩的相关性已在以前版本的 PISA 测试中观察到。我们强调需要采取行动来提高学生的数学成绩，从而提高他们的教育成功。关键词：教育评估；数学理解；多层次分析；性能因素；比萨；地区 第一层包括与学生相关的因素，第二层由与学校相关的变量组成。我们的结果强调了移民身份、留级、学校位置（农村或城市）以及经济和社会文化地位等因素的显着影响。这些因素与学生学业成绩的相关性已在以前版本的 PISA 测试中观察到。我们强调需要采取行动来提高学生的数学成绩，从而提高他们的教育成功。关键词：教育评估；数学理解；多层次分析；性能因素；比萨；地区 第一层包括与学生相关的因素，第二层由与学校相关的变量组成。我们的结果强调了移民身份、留级、学校位置（农村或城市）以及经济和社会文化地位等因素的显着影响。这些因素与学生学业成绩的相关性已在以前版本的 PISA 测试中观察到。我们强调需要采取行动来提高学生的数学成绩，从而提高他们的教育成功。关键词：教育评估；数学理解；多层次分析；性能因素；比萨；地区 学校的位置（农村或城市）以及经济和社会文化状况。这些因素与学生学业成绩的相关性已在以前版本的 PISA 测试中观察到。我们强调需要采取行动来提高学生的数学成绩，从而提高他们的教育成功。关键词：教育评估；数学理解；多层次分析；性能因素；比萨；地区 学校的位置（农村或城市）以及经济和社会文化状况。在以前版本的 PISA 测试中已经观察到这些因素与学生学业成绩的相关性。我们强调需要采取行动来提高学生的数学成绩，从而提高他们的教育成功。关键词：教育评估；数学理解；多层次分析；性能因素；比萨；地区 比萨；地区 比萨；地区