Meta-analyse laat zien: wereldwijd substantiële leerachterstanden door schoolsluitingen

Dat de schoolsluitingen tijdens de coronacrisis een grote negatieve impact hebben gehad op leerlingen is al uitgebreid gedocumenteerd. Nu is er onlangs een meta-analyse verschenen in Nature Human Behavior die het wereldwijde onderzoek naar de effecten van de schoolsluitingen samenvat. Deze meta-analyse laat zien dat de effecten van de schoolsluitingen een forse negatieve impact hebben gehad op de leerprestaties (d = -0.14). Dat komt volgens de auteurs neer op een leerachterstand van gemiddeld 14 weken.

De auteurs concluderen ook dat de leerachterstanden al vroeg tijdens de pandemie zijn ontstaan en nog nauwelijks kleiner zijn geworden. Bovendien laten de resultaten zien dat de schoolsluitingen verschillen tussen leerlingen vergroot hebben: kinderen met een lage SES hebben grotere leerachterstanden. Tenslotte blijken de achterstand groter te zijn voor rekenen-wiskunde dan voor lezen en spelling. Als laatste kraken de auteurs ook enkele harde noten over de kwaliteit van sommige studies: een deel van de gevonden studies was van dusdanig lage kwaliteit dat deze niet meegenomen kon worden in de meta-analyse.

Het abstract

To what extent has the learning progress of school-aged children slowed down during the COVID-19 pandemic? A growing number of studies address this question, but findings vary depending on context. Here we conduct a pre-registered systematic review, quality appraisal and meta-analysis of 42 studies across 15 countries to assess the magnitude of learning deficits during the pandemic. We find a substantial overall learning deficit (Cohen’s d = −0.14, 95% confidence interval −0.17 to −0.10), which arose early in the pandemic and persists over time. Learning deficits are particularly large among children from low socio-economic backgrounds. They are also larger in maths than in reading and in middle-income countries relative to high-income countries. There is a lack of evidence on learning progress during the pandemic in low-income countries. Future research should address this evidence gap and avoid the common risks of bias that we identify.

Meta-analyse: De samenhang tussen persoonlijkheidskenmerken en leerprestaties verschilt per domein

De ijverige, nauwkeurig werkende leerling haalt goede cijfers; de drukke, gezellige leerling haalt minder goede cijfers. Dit soort ideeën lijken vooroordelen, maar onderzoek naar de relatie tussen persoonskenmerken en leerprestaties is voor een deel in lijn met deze ideeën. Een nieuwe meta-analyse in Educational Psychology Review onderzocht de relatie tussen persoonskenmerken (volgens de bekende Big Five) en leerprestaties en keek daarbij onder andere ook naar verschillen tussen domeinen (taal vs. STEM). Deze overzichtsstudie laat zien dat persoonlijkheidskenmerken inderdaad samenhangen met leerprestaties, maar dat de mate waarin en de richting van de samenhang per domein kan verschillen. Het kenmerk openheid blijkt bijvoorbeeld een sterkere voorspeller voor leerprestaties in het taal- dan in het STEM-domein. Hetzelfde geldt voor extraversie en vriendelijkheid. Neuroticisms blijkt dan weer een sterkere negatieve samenhang met leerprestaties in het STEM-domein dan in het taaldomein te hebben. Consciëntieusheid blijkt zowel voor het taal- en het STEM-domein leerprestaties te voorspellen.

Het abstract

Students’ academic achievement is a central predictor of a long list of important educational outcomes, such as access to higher education and socioeconomic success. Prior studies have extensively focused on identifying variables that are related to academic achievement and an important variable in this context appears to be students’ personality. Notably, although findings from more recent studies suggested that the association between student achievement and personality varies by the subject domain (language vs. STEM) and the type of achievement measure (grades vs. test scores), systematic meta-analytical evidence is still lacking. To address this gap in the educational research literature, we conducted a meta-analysis based on 78 studies, with 1491 effect sizes representing data from 500,218 students and 110 samples from elementary to high school. We used a random-effects model with robust variance estimation to calculate mean effect sizes and standard deviations. We found moderating effects of measure or domain for all five personality traits, with differences in the direction of the effects. Our results highlight the importance of the domain and measure when examining how personality traits relate to academic achievement in school. The combination of subject domain and achievement was also found to be relevant for some of the traits. These findings emphasize that subject domains and types of achievement measures should be explicitly considered when investigating the personality saturation of student achievement. We discuss implications for future research, highlighting that there is no “best” or “more objective” achievement measure but, instead, that achievement measures should be chosen based on the research question of interest.