La Competenza Numerica non Adeguata nelle Regioni Italiane

È cresciuta dell’11,24% in media tra il 2018 ed il 2022

L’Istat calcola il valore della competenza numerica non adeguata. Si tratta di un valore calcolato come percentuale degli studenti delle classi III della scuola secondaria di primo grado che non raggiungono un livello sufficiente (Livello I + Livello II di 5 Livelli) di competenza numerica. I dati sono prodotti dall’Invalsi nell’ambito delle rilevazioni nazionali sull’apprendimento. I dati fanno riferimento al periodo tra il 2018 ed il 2022. Tuttavia i dati relativi al 2020 sono mancanti insieme con la serie storica relativa alla regione Trentino Alto Adige.

Ranking delle regioni italiane per valore delle competenze numeriche non adeguate nel 2022. La Calabria è al primo posto per valore delle competenze numeriche non adeguate nel 2022 con un valore pari a 62,2, seguita dalla Sicilia con un ammontare di 61,7, e dalla Campania con un ammontare di 58,2. A metà classifica vi sono l’Abruzzo con un ammontare di 43,1, seguito dalla Liguria con un ammontare di 42,7, e dal Piemonte con un valore di 38,9 unità. Chiudono la classifica il Friuli Venezia Giulia con un valore di 33,5, seguito dal Veneto con 33,2 e dalla Valle d’Aosta con un ammontare di 30,4 unità.

Ranking delle regioni italiane per valore della variazione percentuale delle competenze numeriche non adeguate tra il 2018 ed il 2022. Il Friuli Venezia Giulia è al primo posto per valore delle competenze numeriche non adeguate tra il 2018 ed il 2022 con un valore pari a 25,47% pari ad una variazione da un ammontare di 26,70 unità fino ad un valore di 33,50 unità. Segue la Lombardia con una variazione pari ad un valore di 18,03% equivalente ad una variazione da un ammontare di 29,40 unità fino ad un valore di 34,70 unità ovvero pari ad un ammontare di 5,30%. Di seguito la Liguria con una variazione pari ad un ammontare di 17,31% pari ad un ammontare da 36,40 unità fino ad un valore di 42,70 unità ovvero pari ad un ammontare di 6,30 unità.

A metà classifica vi è il Lazio con una variazione delle competenze numeriche non adeguate tra il 2018 ed il 2022 pari ad un valore del 13,28% passando da un valore di 38,40 unità fino ad un valore di 43,50 unità pari ad un ammontare di 5,10 unità. Segue il Piemonte con una variazione pari a 12,75% pari ad una variazione da 34,50 unità fino a 38,90 unità equivalente ad un valore di 4,40 unità. Di seguito vi è anche l’Umbria con una variazione pari ad un ammontare di 11,86% pari equivalente ad una variazione da un ammontare di 31,20 unità fino ad un valore di 43,90 unità.

Chiudono la classifica la Calabria con un valore pari a 6,69% equivalente ad una variazione da un ammontare di 58,30 unità fino ad un valore di 62,20 unità pari ad un ammontare di 3,90 unità. Segue la Basilicata con una variazione pari a 3,16% equivalente ad una variazione da un ammontare di 47,40 unità fino ad un valore di 48,90 unità ovvero pari ad un valore di 1,50 unità. Chiude la classifica la Valle d’Aosta con una variazione pari ad un ammontare di 2,36% equivalente ad una variazione da un ammontare di 29,70 unità fino ad una variazione di 30,40 unità pari ad un ammontare di 0,70 unità. In media il valore della competenza numerica non adeguata tra il 2018 ed il 2022 è cresciuto dell’11,24% per le regioni italiane ovvero da 39,1 unità fino a 43,5 unità.

La competenza numerica non adeguata nelle macro regioni italiane tra il 2018 ed il 2022. La competenza numerica non adeguata nel Nord Italia è cresciuta del 16,23% tra il 2018 ed il 2022 passando da un valore di 30,80 unità fino ad un valore di 35,80 unità ovvero pari ad un ammontare di 5,00 unità. La competenza numerica non adeguata nel Centro-Italia è cresciuta del 13,64% tra il 2018 ed il 2022 passando da un valore di 35,20 unità fino ad un valore di 40,00 unità ovvero pari a 4,80 unità. La competenza numerica non adeguata nel Mezzogiorno è cresciuta dell’8,67%  tra il 2018 ed il 2022 equivalente ad una variazione da un valore di 51,90 unità fino ad un valore di 56,40 unità pari ad un ammontare di 4,50 unità.

Clusterizzazione con algoritmo k-Means ottimizzato con il coefficiente di Silhouette. Di seguito viene presentata una clusterizzazione con algoritmo k-Means ottimizzato con il coefficiente di Silhouette. Vengono individuati due clusters ovvero:

• Cluster 1: Umbria, Emilia Romagna, Lombardia, Valle d’Aosta, Toscana, Marche, Veneto, Piemonte, Friuli Venezia Giulia, Liguria, Abruzzo, Lazio, Molise;
• Cluster 2: Campania, Sicilia, Sardegna, Calabria, Basilicata, Puglia.

Il cluster 2 risulta essere dominante rispetto al cluster 1. Ne deriva pertanto il seguente ordinamento dei clusters ovvero: C2>C1. Il Cluster 2 è composto dalla quasi totalità delle regioni meridionali con eccezione dell’Abruzzo e del Molise che invece fanno parte del Cluster 1. Ne deriva pertanto che nella maggior parte delle regioni meridionali il valore delle competenze numeriche non adeguate tende ad essere elevato rispetto al corrispettivo valore delle regioni del Centro-Nord Italia.

Conclusioni. Il valore della competenza numerica non adeguata è cresciuta in tutte le regioni italiane di un valore pari a 11,24% tra il 2018 ed il 2022. Considerando le macro-regioni italiane è possibile notare che il 56,40% degli studenti meridionali ha una competenza numerica non adeguata, contro il 40,00% del Centro Italia ed il 35,80% del Nord Italia. Ne deriva pertanto che le istituzioni scolastiche italiane sono prive della capacità di incrementare le competenze numeriche degli studenti. Occorre intervenire con delle nuove politiche dell’istruzione per incrementare le abilità numeriche degli studenti. Infatti le ridotte competenze numeriche degli studenti potrebbero generare riduzione del capitale umano impiegato nelle discipline STEM con una compressione della capacità competitiva delle regioni italiane nella scienza, tecnologia ed innovazione. Per incrementare la capacità competitiva e produttiva dell’economia italiana occorre investire nelle discipline STEM partendo dalle scuole con l’incremento della competenza numerica degli studenti.

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