Resumo Qualquer método quantitativo é formatado por certas regras ou postulados que constituem a sua própria racionalidade. Não fortuitamente, esses postulados determinam as condições e constrangimentos segundo os quais as evidências podem ser construídas. Neste artigo, argumentamos por que a racionalidade do Método de Regressão em Árvore é mais apropriada do que a do Modelo Linear Geral para analisar dados educacionais complexos. Ademais, aplicamos o algoritmo CART do Método de Regressão em Árvore, assim como a Regressão Linear Múltipla, num modelo com 53 preditores, tomando como desfecho as pontuações dos estudantes em leitura da edição de 2011 do Exame Nacional do Ensino Médio (ENEM; N = 3.670.089), o qual é um dado educacional complexo. Esta comparação empírica ilustra como o Método de Regressão em Árvore é superior ao Modelo Linear Geral para fornecer evidências sobre relações não lineares, assim como para lidar com variáveis nominais com muitas categorias, e variáveis ordinais. Concluímos que o Método de Regressão em Árvore constrói melhores evidências sobre as relações entre os preditores e o desfecho em dados complexos.

Resumen Cualquier método cuantitativo está conformado por ciertas reglas o postulados que constituyen su propia racionalidad. No por casualidad, estos postulados determinan las condiciones y restricciones sobre las cuales se puede construir la evidencia En este artículo, argumentamos por qué la racionalidad del Método de Árbol de Regresión es más apropiada que el Modelo Lineal General para analizar datos educativos complejos. Además, se aplicó el algoritmo CART del Método de Regresión de Árbol, así como la Regresión Linear Múltiple, en un modelo con 53 predictores, tomando como variable de respuesta el desempeño de los estudiantes en lectura de la edición 2011 del Examen Nacional de Educación Secundaria (ENEM; N = 3.670.089), que es un dato educativo complejo. Esta comparación empírica ilustra cómo el Método de Árbol de Regresión es superior al Modelo Linear General al proporcionar evidencia de relaciones no lineales, así como al tratar con variables nominales con muchas categorías y variables ordinales. Llegamos a la conclusión de que el Método de Árbol de Regresión genera mejores evidencias sobre las relaciones entre los predictores y el variable de respuesta en datos complejos.

Abstract Any quantitative method is shaped by certain rules or assumptions which constitute its own rationale. It is not by chance that these assumptions determine the conditions and constraints which permit the evidence to be constructed. In this article, we argue why the Regression Tree Method’s rationale is more suitable than General Linear Model to analyze complex educational datasets. Furthermore, we apply the CART algorithm of Regression Tree Method and the Multiple Linear Regression in a model with 53 predictors, taking as outcome the students’ scores in reading of the 2011’s edition of the National Exam of Upper Secondary Education (ENEM; N = 3,670,089), which is a complex educational dataset. This empirical comparison illustrates how the Regression Tree Method is better suitable than General Linear Model for furnishing evidence about non-linear relationships, as well as, to deal with nominal variables with many categories and ordinal variables. We conclude that the Regression Tree Method constructs better evidence about the relationships between the predictors and the outcome in complex datasets.

A capacidade de um indivíduo utilizar processos cognitivos para compreender, raciocinar e resolver situações concretas é reconhecida pela Organização para a Cooperação e Desenvolvimento Económico como decisiva para a prática da cidadania. Um dos contextos privilegiados para essa formação é a Escola, definindo-se nela grande parte dos percursos educativos das crianças e jovens. A Bateria de Aptidões Cognitivas (BAC) é um novo instrumento que visa contribuir para o desenvolvimento de tomadas de decisão vocacional mais circunstanciadas e apoiar níveis diferenciados de desempenho escolar. Apoiada no sólido modelo de inteligência CHC, a BAC propõe-se avaliar três processos cognitivos de complexidade crescente (compreensão, raciocínio, e resolução de problemas) em três conteúdos-chave da capacidade intelectual humana (verbal, numérica e espacial). Construída de base para a população Portuguesa, a Bateria existe em duas versões: uma dirigida a jovens a frequentar os 2.º e 3.º ciclos do ensino básico (BAC_A) e outra, a jovens a frequentar o ensino secundário (BAC_B). O seu estudo de validação, suportado nos dados de precisão, validade de constructo e validade externa confirmam as qualidades psicométricas do instrumento, reforçando a recomendação do seu uso na prática do/a psicólogo/a. O estudo de aferição nacional é composto por uma amostra aleatória e representativa de adolescentes a frequentar escolas públicas de todas as regiões de Portugal (Norte, Centro, Lisboa e Vale do Tejo, Sul, arquipélagos da Madeira e Açores), entre o 6.º e o 12.º ano de escolaridade. Além de testada nesta amostra do ensino dito regular, a Bateria foi também estudada, de forma exploratória, em duas subamostras específicas, nomeadamente, Ensino Profissional e Ensino Artístico Especializado.

The ability of an individual to use cognitive processes to understand, to reason and to solve specific situations is recognized by the Organization for Economic Cooperation and Development as crucial to the practice of citizenship. School is one of the privileged contexts for this practice, where children and young people make their educational decisions. The Bateria de Aptidões Cognitivas (BAC) / Battery of Cognitive Abilities (BCA) is a new cognitive assessment measure that aims to contribute to the development of more informed vocational decision-making and to support differentiated levels of school achievement. Based on the CHC intelligence model, BCA is aiming to evaluate three cognitive processes of increasing complexity (comprehension, reasoning, and problem solving) in three key contents of human intellectual capacity (verbal, numerical and spatial). Developed for the Portuguese population, the Battery exists in two versions: one aimed at young people attending the 2nd and 3rd cycles of basic education (BCA_A) and another, for young people attending secondary education (BCA_B). Their validation study, supported by precision, construct validity and external validity results confirm the psychometric qualities of the measure, reinforcing the recommendation of its use in the psychologists’ practice. The national standardization study is composed of a random and representative sample of adolescents attending public schools in all regions of Portugal (North, Center, Lisbon and Tagus Valley, South, Madeira and Azores archipelagos), between the 6th and the 12th grades. Besides being tested in this sample of regular education, the Battery was also studied, in an exploratory way, in two specific subsamples, namely, Professional Education and Specialized Artistic Education.

RESUMO Apesar das controvérsias sobre o conceito e a avaliação da inteligência, o desempenho cognitivo assume um papel fundamental no contexto educativo e são múltiplos os fatores que lhe estão associados. Este estudo toma uma amostra aleatória e representativa de 1201 crianças do 2.º ciclo do ensino básico de escolas públicas portuguesas, com idades entre 9 e 14 anos. Discute-se o impacto das variáveis sociofamiliares (profissão da mãe e do pai, escolaridade da mãe e do pai e meio de pertença urbano vs rural). Os resultados destacam a relevância dessas variáveis para a explicação do desempenho cognitivo dos alunos, especialmente a escolaridade da mãe e o meio urbano de proveniência. Apresentam-se considerações práticas voltadas à equidade do sistema educativo.

ABSTRACT Despite the controversies over the concept and evaluation of intelligence, cognitive achievement plays a fundamental role in educational context, and multiple factors are related to it. The current study uses a random and representative sample of 1201 2nd grade children from Portuguese public schools, between 9 and 14 years old. This study aims to discuss the impact of social and familial variables (mother and father’s jobs, mother and father’s educational level, and urban or rural environment of belonging). The results highlight the importance of social and familial variables as an explanation to students’ cognitive achievement, with great relevance to mother’s educational level and urban environment of belonging. Practical considerations aiming a better equity in educational system are presented.