Come innalzare le competenze in
matematica? Le valutazioni in corso su
[email protected] e PQM
Daniele Vidoni
INVALSI
La struttura della presentazione
 Il problema su cui intervenire: competenze degli studenti
in matematica
 Alcuni tra gli interventi promossi: le caratteristiche di PQM
e di [email protected]
 Approfondimento sul disegno di valutazione di [email protected] e
alcuni primi dati
 Riflessioni sulle opportunità e sulle difficoltà che si
incontrano nelle attività di valutazione
I dati più recenti segnalano che sono troppo pochi gli
studenti ricchi di competenze in matematica…
40,0
35,0
Il problema su cui intervenire
OCSE = 32,4%
30,0
25,0
Italia = 19,6%
20,0
15,0
10,0
5,0
0,0
PA
Bolzano
Campania Basilicata
Emilia
Romagna
Friuli
Venezia
Giulia
Sicilia
Liguria
Lombardia Piemonte PA Trento Sardegna
Puglia
Veneto
Percentuale degli studenti di 15 anni con competenze in matematica tali da risolvere
problemi complessi (superiore al terzo livello)
Fonte: OCSE-PISA 2006
… e troppi quelli poveri di competenze
PA
Bolzano
Emilia
Campania Basilicata Romagna
Friuli
Venezia
Giulia
Sicilia
Liguria
Lombardia Piemonte PA Trento Sardegna
Puglia
Veneto
Il problema su cui intervenire
0,0
-5,0
OCSE=7,7%
-10,0
Italia=13,5%
-15,0
-20,0
-25,0
Percentuale degli studenti di 15 anni con scarse competenze in matematica (inferiori al
primo livello)
Fonte: OCSE-PISA 2006
Interventi promossi nelle scuole secondarie di I grado
Caratteristiche degli interventi promossi a livello nazionale
(e rafforzati in Calabria, Campania, Puglia e Sicilia)
Piano Nazionale Qualità e Merito (PQM):
•
coaching e tutoring on the job per i docenti
•
assistenza per l’utilizzo di strumenti di valutazione e dei
risultati delle rilevazioni Invalsi all’interno delle scuole
•
attività di potenziamento rivolte agli studenti sulle carenze
individuate tramite ore extra-curricolari
•
coinvolge studenti delle classi prime
Percorso di formazione con didattica innovativa [email protected] :
•
formazione dei docenti “blended” con incontri in presenza e
piattaforma virtuale on-line
•
la sperimentazione in classe di quattro unità didattiche
basate su esempi concreti e coinvolgimento della classe
•
riflessione individuale e collettiva delle esperienze in classe
attraverso la stesura di un “diario di bordo” e il confronto
con la classe virtuale
•
coinvolge prime, seconde e terze classi
Una innovazione emblematica in ciascun intervento …
Innovazione emblematica PQM: cruscotto di diagnosi
valutativa della propria classe
Posizionamento
relativo della
classe all’interno
della popolazione
% studenti che
rispondono
correttamente
http://pqm.indire.it
Una innovazione emblematica in ciascun intervento …
Innovazione emblematica [email protected]: unità didattiche da
sperimentare in classe
Le attività proposte sono divise in quattro nuclei tematici: numeri, geometria,
relazioni e funzioni, dati e previsioni. Gli elementi che compongono ciascuna
attività didattica sono:
• una parte introduttiva rivolta al docente, con indicazioni metodologiche e prove
di valutazione;
• una sorta di “sceneggiatura” che dettaglia le attività da sviluppare in classe e i
relativi documenti di supporto scaricabili (anche VIDEO)
• indicazioni metodologiche e spunti di approfondimento disciplinare;
• suggerimenti su attività addizionali associate all’attività didattica da sviluppare
con gli studenti;
• per molte attività ma non per tutte, elementi di prova di verifica per valutare
l’effettiva comprensione dei contenuti dell’attività da parte degli studenti;
• una biblio/sitografia;
• indicazioni sui punti di attenzione da considerare nell’ottica della
sperimentazione e quindi del confronto con il tutor e con la classe su come
funziona la proposta di attività.
Cfr. info e video: http://www.indire.it/ponmatematicacorso1/
Quante scuole, insegnanti e classi sono coinvolte?
Nel 2009-2010
PQM coinvolge 320 scuole, 700
docenti e le loro classi prime
[email protected] coinvolge 175 scuole,
oltre 600 insegnanti e almeno
una delle loro classi (ma
alcuni faranno la formazione
nel 2010-2011)
Per maggiori informazioni:
http://pqm.indire.it
http://www.invalsi.it/invalsi/ri/matabel
Che disegno valutativo per quale tipo di inferenza?
Step 1. Is the intervention backed by "strong" evidence of effectiveness?
Quality of studies needed
"Strong"
Quantity of evidence needed:
to establish "strong"
Evidence
evidence:
Trials showing effectiveness in Two or more
+
=
Randomized controlled
typical
school
settings,
Including
a
setting
trials that are well-designed
similar to that of your schools/classrooms.
and implemented
Step 2. If the intervention is not backed by "strong" evidence, is it backed by
"possible" evidence of effectiveness?
Types of studies that can comprise "possible"
Types of studies that do not comprise
evidence:
"possible" evidence:
Randomized controlled trials whose quality/quantity are
good but fall short of "strong" evidence; and/or
Comparison-group studies in which the intervention and
comparison groups are very closely matched in academic
achievement, demographics, and other characteristics
Pre-post studies
Comparison-group studies in which the intervention
and comparison groups are not closely matched
"Meta-analyses" that include the results of such
lower-quality studies
Step 3. If the answers to both questions above are "no," one may conclude that the intervention is not
supported by meaningful evidence.
IDENTIFYING AND IMPLEMENTING EDUCATIONAL PRACTICES
SUPPORTED BY RIGOROUS EVIDENCE:
A USER FRIENDLY GUIDE
U.S. Department of Education
9
Gli approcci di valutzione dei due interventi
Due approcci di valutazione diversi, entrambi basati
sull’utilizzo di rilevazioni INVALSI sugli studenti (non solo)
Piano Nazionale Qualità e Merito (PQM):
Promozione dell’utilizzo di informazioni
standardizzate a fini diagnostici
Percorso di formazione con didattica innovativa [email protected] :
Efficacia dei corsi di formazione
Gli approcci di valutzione dei due interventi
Due approcci di valutazione diversi, entrambi basati
sull’utilizzo di rilevazioni INVALSI sugli studenti (non solo)
Piano Nazionale Qualità e Merito (PQM):
Ex-ante:
•
rilevazioni con test INVALSI pre- e post- su tutti gli studenti
•
prove SNV in matematica della V elementare e questionari di
background degli studenti a ottobre 2009
•
prove SNV in matematica della I media e questionari di
background degli studenti a maggio 2010
•
Non tanto valutazione degli effetti, ma diagnosi inizio anno sulle
debolezze degli studenti per “tarare” gli interventi
Ex post:
•
Quasi-experiment: efficacia relativa di diverse tipologie di
trattamento
Gli approcci di valutzione dei due interventi
Due approcci di valutazione diversi, entrambi basati
sull’utilizzo di rilevazioni INVALSI sugli studenti (non solo)
Percorso di formazione con didattica innovativa [email protected] :
•
•
•
•
esperimento randomizzato controllato: scuole/docenti che
partecipano alla formazione nel 2009/2010 (“trattati”) e
scuole/docenti che partecipano nel 2010/2011 (“controlli”)
prove SNV in matematica della I media e prove simil-SNV per la II
e III media e questionari di background degli studenti a maggio
2010
rilevazione pre-/post- sugli atteggiamenti didattici degli insegnanti
analisi dei “diari di bordo” degli insegnanti
Istituzioni e attori coinvolti
Complesso coordinamento tra le istituzioni e gli attori coinvolti
Sinergie a livello di sistema…
Istituzioni e attori coinvolti
Complesso coordinamento tra le istituzioni e gli attori coinvolti
Scuole, dirigenti, tutor, docenti, alunni …
… e referenti del progetto e/o della valutazione
PQM:
IL DATO QUANTITATIVO COME PUNTO DI
PARTENZA PER UNA RIFLESSIONE AL PROPRIO
INTERNO
I RISULTATI
1
0.9
0.8
0.7
0.6
0.5
0.4
0.3
0.2
0.1
0
Da estrazione dati
ANSAS del 3-3-10
Quality of
studies needed
to establish
"strong"
evidence:
Randomized
controlled trials
that are welldesigned and
implemented
Guida INVALSI – Bolondi, Orlandoni
Approfondimento gruppo PQM Piemonte, Militerno et
al.
Approfondimento gruppo PQM Piemonte, Militerno et
al.
Attività in presenza di socializzazione e diffusione
dei risultati:
-Partecipazione ai seminari regionali ed ai momenti formativi
organizzati da ANSAS per gli insegnanti nelle regioni PON per
illustrare la lettura delle prove INVALSI
-Abstract presentato alla conferenza internazionale CCEAM 2010
(Sidney, 29 settembre – 1 ottobre 2010) su: “Data to inform action: the
relative effectiveness of supplementary teaching strategies in
Mathematics in the PQM project in Italy”
21
La metodologia adottata
Lo studio randomizzato per misurare gli effetti di
[email protected]
Le scuole coinvolte sono state divise mediante sorteggio in due
gruppi , con “dilazione del trattamento”
•scuole che partecipano da subito (A.S. 2009/10) – “trattati”
•scuole che partecipano a partire dall’anno prossimo (A.S. 2010/11)
– “controlli”
L’estrazione mediante sorteggio è necessaria per creare
due gruppi di scuole e insegnanti statisticamente equivalenti:
non essendovi differenze di partenza tra i due gruppi, l’eventuale
differenza negli apprendimenti osservata dopo un anno può essere
plausibilmente attribuita alla sperimentazione di [email protected]…
… analogamente per le eventuali differenze tra gruppi di docenti
nelle loro risposte a domande sull’atteggiamento in classe e la
didattica
La metodologia adottata
Come si confrontano i due gruppi per stimare gli effetti di
[email protected]?
1° coorte
2° coorte
3° coorte
4° coorte
5° coorte
Esposizione immediata a [email protected]+
Esposizione dilazionata a [email protected]+
2009/10
3° media
2° media
1° media
2009/10
3° media
2° media
1° media
2010/11
3° media
2° media
1° media
2011/12
3° media
2° media
1° media
2010/11
3° media
2° media
1° media
2011/12
3° media
2° media
1° media
Legenda
Esposto a [email protected]+
Non ancora esposto a [email protected]+
stima degli effetti di un anno di coinvolgimento in M@tabel
Confronto tra:
punteggi medi nei test
degli studenti delle
scuole sorteggiate per
implementare [email protected]+
il primo anno
e
punteggi medi ottenuti dagli
studenti delle scuole
sorteggiate per
implementare [email protected]+
l’anno successivo
La metodologia adottata
I confronti per ottenere la stima dell’effetto
di due anni e di coorte
1° coorte
2° coorte
3° coorte
Esposizione immediata a [email protected]+
Esposizione dilazionata a [email protected]+
2009/10
2010/11
2° media
1° media
3° media
2° media
2009/10
3° media
2° media
2011/12
2010/11
2011/12
Assunto: poter utilizzare una coorte precedente come sostituto del “gruppo di
controllo mancante”. L’eventuale “effetto coorte” può essere corretto osservando il
seguente:
1° coorte
2° coorte
3° coorte
Esposizione immediata a [email protected]+
Esposizione dilazionata a [email protected]+
2009/10
3° media
2° media
2009/10
2010/11
2011/12
2010/11
2011/12
3° media
2° media
…. Può essere eventualmente esteso al terzo anno
La costruzione del campione [email protected]
L’insieme di docenti “osservabili”
La costruzione del campione [email protected]
Il campione delle 175 scuole
Stratificato in base a:
- criteri geografici e di dimensione territoriale (per provincia e, in
presenza di grandi centri, per città, ovvero per le città di Napoli e
Palermo che sono state isolate dalla loro provincia tramite il CAP)
- dimensione della scuola di provenienza (ossia in base a due
gruppi: scuole con meno di 5 insegnanti iscritti a Mat@bel e scuole
con 5 o più iscritti)
-
Estratte causalmente le 55 scuole per il gruppo di controllo (i cui
193 docenti parteciperanno nel 2010/2011 a Matabel)
-
Gruppo di trattati e di controllo sono risultati equivalenti per sesso
e anno medio di nascita, ma non per numerosità degli iscritti della
scuola di appartenenza ….
La costruzione del campione [email protected]
L’insieme delle classi “osservate”
Tramite diverse comunicazioni i docenti sono stati informati della classe
estratta casualmente – quella che verrà seguita per la valutazione. Ai
docenti trattati si è raccomandato di sperimentare le unità didattiche in
quella classe:
•
Monitoriamo i “non compliers” o diverse intensità del
trattamento tramite diversi strumenti (tutor, diario di bordo,
questionario pre- e post- insegnanti)
Scuole
Calabria
Trattati
Controlli
Totale
Campania Trattati
Controlli
Totale
Puglia
Trattati
Controlli
Totale
Sicilia
Trattati
Controlli
Totale
Totale
12
6
18
37
17
54
34
15
49
37
17
54
175
Prime
14
4
18
44
19
63
42
14
56
42
14
56
193
Classi
Seconde
Terze
13
13
6
6
19
19
46
47
22
22
68
69
34
40
14
17
48
57
38
37
16
18
54
55
189
200
Totale
40
16
56
137
63
200
116
45
161
117
48
165
582
La metodologia adottata
Le principali minacce alla solidità dell’esperimento
Nel caso in cui si riescono a seguire negli anni 100 scuole 50% trattate e 50%
controlli, si riuscirebbe a cogliere un effetto di circa 0,2 (in termini di punteggio
studenti). Siamo molto al limite in termini di dimensioni campionarie e
l’effetto di 0,2 è comunque piuttosto elevato !!!
Altre raccolte di dati sugli studenti (come i voti al primo quadrimestre e
panel) ci aiutano a migliorare la precisione delle stime anche per affrontare:
-
-
Eventuale mancata partecipazione ai corsi di un gran numero di insegnanti
Eventuale abbandono dei corsi da parte di un gran numero di insegnanti
Mancata applicazione dei principi della formazione (ad esempio la
sperimentazione in classe) da parte degli insegnanti nella classe indicata come
parte del campione o applicazione solo parziale
Rifiuto di partecipare alle rilevazioni dei dati (questionari, prove invalsi, etc.)
Trasferimenti degli insegnanti tra scuole tra un anno scolastico (caduta del
legame tra insegnante e studenti).
… a parte 85 insegnanti “trasferiti” o “pensionati” tra luglio e
settembre 2009, le reazioni sembrano piuttosto positive (ma il vero
banco di prova sono le rilevazioni in corso nelle scuole)
Le reazioni finora
Le reazioni di tutor, insegnanti e scuole finora
-
Iniziale confusione sulle scelta randomizzata della classe in cui
sperimentare le unità didattiche e concentrare le rilevazioni … ma pochi
casi di “rifiuto”
-
Iniziale confusione sulla necessità delle rilevazioni nel gruppo dei
“controlli” e ancora di più nel gruppo dei “trattati” che hanno
abbandonato il percorso formativo … ma finora casi molto isolati di
“ostruzionismo” alla valutazione
-
Grande adesione alla rilevazione pre- rivolta agli insegnanti: dei 666
insegnanti analizzati, 582 che insegnavano effettivamente ancora in una
delle 175 scuole oggetto della valutazione (ovvero non erano stati
trasferiti altrove all’inizio del nuovo anno scolastico), sono stati
intervistati telefonicamente tra gennaio e febbraio 2010: circa il 95%
degli interpellati ha risposto al questionario (lungo, di circa 30-40
minuti)
Chi sono gli insegnanti che parteicpano a [email protected]
Chi sono gli insegnanti che partecipano a [email protected]?
- prevalgono nettamente le donne, che costituiscono l’84% del
campione;
- l’età media è di circa 52 anni, con una variabilità elevata (il più
giovane ha 23 anni e il più anziano ne ha 67);
- la disciplina di laurea più frequente è la biologia (63,3%) seguita
da matematica (14,2%) e infine dalle scienze naturali (9,9%);
- insegnano in media da 25 anni e insegnano in particolare la
matematica nella scuola secondaria di primo grado da 23 anni;
- dichiarano generalmente di aver scelto di insegnare la
matematica (quasi tre intervistati su quattro esprimono un voto tra 8 e
10 alla domande se hanno fortemente voluto insegnare la matematica
nella scuola secondaria di primo grado) e questo vale in particolare se
laureati in matematica
Fonte: CATI [email protected]; Gennaio 2010
Didattica in classe di matematica
La didattica in classe
utilizzare regolarmente metodi tradizionali di insegnamento (come la spiegazione frontale e la
correzione degli esercizi), ma meno la didattica basata sull’interazione stretta tra insegnanti e
studenti e meno ancora quella che vede protagonisti gli studenti in lavori di gruppo (vedi fig. 1).
M@tabel opera proprio in questa direzione e dovrebbe quindi mutare il modo di lavorare in
classe degli insegnanti sottoposti alla formazione
98
Presentazione e spiegazione dei contenuti
Esercizi eseguiti dagli alunni in classe
94
77
Correzione in classe dei compiti dati a casa
67
Didattica attiva
Discussione guidata preparata prima
64
33
Lavori di gruppo
0
20
40
Fonte: CATI [email protected]; Gennaio 2010
60
80
100
Atteggaimenti sulle capacità di insegnare la matematica
Atteggiamenti sulle capacità di insegnare la matematica
Da 1 a 10, quanto è d’accordo con le affermazioni su matematica e
studenti che seguono?
Si può rendere facile
Si possono invogliare i non interessati
Molti in difficoltà con logica astratta
Serve predisposizione innata
Bisogna imparare molto a memoria
0%
Disaccordo netto
Disaccordo
20%
40%
Accordo moderato
Fonte: CATI [email protected]; Gennaio 2010
60%
80%
Accordo forte
100%
Attività in presenza di socializzazione e diffusione
dei risultati:
-Seminari di formazione Osservatori Esperti nelle regioni PON (7-11
maggio 2010
-Paper accepted for oral presentation conferenza internazionale
SIGEE 2010 (Leuven, 25-28 agosto 2010) su: “The design of the
random assignment evaluation of a math teacher
-professional development program in Italy”
33
Le difficoltà
Ampio lavoro di coordinamento e comunicazione
… mettere in conto molte lettere, mail e telefonate (recall, recall,
recall…)
Le molte rilevazioni “dirette” nelle scuole implicano molte
risorse umane e molta logistica
Interpretazione e utilizzabilità dei risultati
Per quanto riguarda l’esperimento controllato, un effetto positivo
inferiore alla soglia di riferimento o statisticamente non significativo
non vorrebbe dire che l’intervento non funziona….(La soglia
standard per questo tipo di esperimenti è 0,20; Si tratta comunque di
un effetto grosso dal punto di vista dei processi scolastici: M@tabel
può davvero arrivare a questa soglia? )
Le opportunità
In entrambi i casi (PQM e [email protected]) siamo nella situazione “ideale”, in cui la
valutazione viene pensata ex ante e si può fare leva su una infrastruttura di rilevazione
confrontabile e omogenea a livello nazionale (le prove SNV)
.
Razionalizzazione dell’intervento
Dover costruire la valutazione ex-ante non ha solo influito sulla possibilità di avere dati
ma si è tradotto in una razionalizzazione della logica dell’intervento, dei suoi obiettivi e
della sua intensità, nonché una maggiore condivisione con la comunità scolastica
Maggiore accessibilità , comprensione e capacità di utilizzo della ampia
disponibilità di dati esistenti (Invalsi, piattaforme monitoraggio gestionale e
altro)
Utilizzare i dati esistenti contribuisce a renderli sempre più noti e comprensibili,
dunque utilizzabili, anche per altri soggetti (nonché all’interno delle scuole)
Sollevare il dubbio e cercare di chiarirlo: quali interventi funzionano e perché?
Il coinvolgimento delle amministrazioni e delle scuole nelle valutazione crea
interrogativi, pone il dubbio, promuove una maggiore attenzione per la scelta degli
interventi ..
EVENTUALI SLIDES AGGIUNTIVE DA RIPESCARE …
Step 1. Is the intervention backed by "strong" evidence of effectiveness?
Quality of studies
needed to establish
"strong" evidence:
Randomized
controlled trials that
are well-designed
and implemented
"Strong"
Quantity of evidence needed:
Evidence
+
Trials showing effectiveness in
Two or more typical school
settings, Including a setting
similar to that of your
schools/classrooms.
=
Step 2. If the intervention is not backed by "strong" evidence, is it backed by
"possible" evidence of effectiveness?
Types of studies that can comprise "possible" evidence: Types of studies that do not comprise "possible"
evidence:
Randomized controlled trials whose quality/quantity Pre-post studies
are good but fall short of "strong" evidence; and/or
Comparison-group studies in which the intervention Comparison-group studies in which the
and comparison groups are very closely matched in intervention and comparison groups are not
academic achievement, demographics, and other
closely matched
characteristics (see pages 11-12).
"Meta-analyses" that include the results of such
lower-quality studies
Step 3. If the answers to both questions above are "no," one may conclude that the
intervention is not supported by meaningful evidence.
37
Step 1. Is the intervention backed by "strong" evidence of effectiveness?
Quality of studies
needed to establish
"strong" evidence:
Randomized
controlled trials that
are well-designed
and implemented
"Strong"
Quantity of evidence needed:
Evidence
+
Trials showing effectiveness in
Two or more typical school
settings, Including a setting
similar to that of your
schools/classrooms.
=
Step 2. If the intervention is not backed by "strong" evidence, is it backed by
"possible" evidence of effectiveness?
Types of studies that can comprise "possible" evidence: Types of studies that do not comprise "possible"
evidence:
Randomized controlled trials whose quality/quantity Pre-post studies
are good but fall short of "strong" evidence; and/or
Comparison-group studies in which the intervention Comparison-group studies in which the
and comparison groups are very closely matched in intervention and comparison groups are not
academic achievement, demographics, and other
closely matched
characteristics (see pages 11-12).
"Meta-analyses" that include the results of such
lower-quality studies
Step 3. If the answers to both questions above are "no," one may conclude that the
intervention is not supported by meaningful evidence.
38
Il disegno della valutazione
La raccolta di informazioni aggiuntive
Raccolta di informazioni su contesto, scuola, insegnanti e studenti
con tre obiettivi:
1. testare la “fortuna” avuta con la randomizzazione;
2. aumentare la precisione delle stime;
3. Ipotizzare e testare (parzialmente) meccanismi esplicativi degli effetti.
Le rilevazioni in corso e previste
Gennaio 2010 pre- e Novembre 2010 post– rilevazione sui docenti PON [email protected] (questionario CATI prima dell’avvio
delle sperimentazioni in classe, ripetuto l’anno successivo<9
Maggio 2010
– rilevazioni sugli studenti tramite prove del SNV / INVALSI (prima, seconda e
terza media)
Giugno 2010 – Ottobre 2010
– completamento del percorso PON [email protected] 2009/2010 con diario di bordo
ed eventuale questionario finale di customer satisfaction (rivolto a docenti e a
tutor)
– interviste ad alcuni tutor e insegnanti, con analisi dei diari di bordo
Il disegno di valutazione
La randomizzazione: la potenza del disegno
Il moltiplicatore è pari a 2,5 per i parametri standard nei disegni sperimentali multilivello
(livello di confidenza al 95% per potenza 80%).
Indagheremo 100 scuole (K): 50% trattate e 50% controlli (P).
In ogni scuola, analizzeremo 6 classi (J) di 19 studenti (stima prudenziale - N)
Proporzione della varianza dell’abilità: scuole=0,090; classi=0,125; studenti=0,785.
(fonte: Prova nazionale INVALSI 2008 sugli studenti di terza media)
C’è inoltre una possibile correzione (non presentata nella formula semplificata)
ottenibile grazie alla spiegazione che riusciamo a dare delle differenze negli esiti
tra le scuole mediante gli altri predittori raccolti (R2):
-> stima pessimistica (10%) porta a MDES 0,189
-> stima ottimistica (40%) porta a MDES 0,166
La soglia standard per questo tipo di esperimenti è 0,20.
Si tratta comunque di un effetto grosso dal punto di vista dei processi scolastici:
M@tabel può davvero arrivare a questa soglia? Un effetto positivo e non significativo
non vorrebbe dire che non funziona.
Formazione blended e accesso alle ICT
L’accesso alla rete nei diversi contesti
Nei due contesti
A casa
A scuola
0%
10%
20%
30%
A banda larga
40%
50%
60%
Modem tradizionale
Fonte: CATI [email protected]; Gennaio 2010
70%
No
80%
90%
100%
Formazione blended e accesso alle ICT
La frequenza d’uso complessiva del PC
Più raramente
4%
Mai
3%
Una volta a sett.
6%
Quotidiano
59%
Più volte a sett.
28%
Fonte: CATI [email protected]; Gennaio 2010