TESTOVÁNÍM KE KVALITĚ VZDĚLÁVÁNÍ? 2013

Transkript

1 1 TESTOVÁNÍM KE KVALITĚ VZDĚLÁVÁNÍ? 2013 SBORNÍK PŘÍSPĚVKŮ Z KONFERENCE

2 2 Sborník příspěvků z konference Testováním ke kvalitě vzdělávání 2013, kterou pořádala společnost Scio ve spolupráci s Fakultou informatiky a statistiky a Národohospodářskou fakultou VŠE dne 5. června Konference se konala u příležitosti 60. výročí založení Vysoké školy ekonomické v Praze. Programový výbor konference: RNDr. Vladimír Burjan, Exam testing, s.r.o. doc. Ing. Jakub Fischer, Ph.D., Fakulta informatiky a statistiky VŠE v Praze PhDr. David Greger, Ph.D., Pedagogická fakulta UK Praha Ing. Filip Karel, Ph.D., s.r.o. Ing. Petr Mazouch, Ph.D., Fakulta informatiky a statistiky VŠE v Praze Mgr. Jaroslava Simonová, s.r.o. doc. Ing. Daniel Šťastný, Ph.D., Národohospodářská fakulta VŠE v Praze doc. PhDr. Arnošt Veselý, Ph.D., Fakulta sociálních věd UK Praha Publikace neprošla jazykovou úpravou. Za obsahovou správnost odpovídají autoři příspěvků. s.r.o Praha, 2013 ISBN

3 3 Obsah Znalosti uchazečů o studium na VŠE Petr DOUCEK, Miloš MARYŠKA, Hana MIKOVCOVÁ, Lea NEDOMOVÁ, VŠE... 5 Mezinárodní šetření v České republice Jana Palečková, ČŠI...14 Maturitní zkoušky 2011 a 2012 vybraná data Jiří Zíka, CERMAT...17 Jací budou maturanti 2016? Jan Hučín, Scio...28

4 4 Program konference registrace zahájení 1. BLOK Vyhlédnutí z rámce regionálního školství standardizovaná šetření na vysokých školách a mezinárodní výzkumy Jaké jsou znalosti uchazečů o studium na VŠE? Ing. Miloš Maryška, Ph.D. / Vysoká škola ekonomická Mezinárodní šetření v České republice RNDr. Jana Palečková / Česká školní inspekce občerstvení 2. BLOK Maturita v ČR co jsme se z ní dozvěděli o kvalitě vzdělávacího systému? Maturitní zkoušky 2011 a 2012 vybraná data Ing. Jiří Zíka / Centrum pro zjišťování výsledků vzdělávání (CERMAT) přestávka na oběd Odpolední osvěžení Co se testuje v Bhutanu? RNDr. Ondřej Šteffl, CSc. / Scio 3. BLOK Zjištění soukromých společností poskytujících hodnocení výsledků vzdělávání co jsme se z nich dozvěděli o kvalitě vzdělávacího systému? Slovenské školstvo vo svetle dát z projektu KOMPARO RNDr. Vladimír Burjan / Exam, s. r. o občerstvení Jací budou maturanti 2016 Mgr. Jan Hučín / Scio, oddělení vědy, výzkumu a vývoje oficiální zakončení Konference se konala u příležitosti 60. výročí založení Vysoké školy ekonomické v Praze.

5 5 Znalosti uchazečů o studium na VŠE Petr DOUCEK, Miloš MARYŠKA, Hana MIKOVCOVÁ, Lea NEDOMOVÁ 1 1 VŠE v Praze Nám. W. Churchilla 4, Praha 3, {doucek,maryskam,mikovcova,nedomova}@vse.cz Abstrakt: V našem příspěvku se zabýváme analýzou výsledků přijímacích zkoušek na Vysokou školu ekonomickou v Praze z matematiky a cizích jazyků. Pro identifikovaná a anonymizovaná data získaná z materiálů předložených pro přijímací řízení a z výsledků přijímacích testů jsme provedli analýzu časové řady pro roky Analytickými výstupy podle jednotlivých přijímacích testů jsou pak přehledy získaných bodů uspořádané podle země původu uchazečů o studium. U českých uchazečů jsme zjišťovali i závislost počtu získaných bodů na typu střední školy, kterou úspěšně dokončili. Závěry pak poukazují na zjištěné lepší výsledky přijímacích testů u studentů zahraničních a klesající počet získaných bodů v čase pro všechny uchazeče a všechny předměty. Kromě toho je zajímavá identifikace klesajícího počtu bodů v čase podle střední školy uchazeče. Celkově lze analýzu vyhodnotit jako klesající počet bodů, získávaných při zachování obtížnosti zkoušky Příspěvek představuje dílčí výstupy z projektu analýzy studijních předpokladů pro ekonomická studia. Klíčová slova: přijímací zkoušky, typ střední školy, matematika, anglický jazyk, německý jazyk, francouzský jazyk, španělský jazyk 1. Úvod Spolu s tím, jak se v České republice mění demografické rozložení obyvatelstva zejména ve skupině náctiletých, mění se zvolna i modely podle nichž se řídí vzdělávací systém (Fischer, Finardi, 2010), (Finardi, Fischer, Mazouch, 2012). Nerovnoměrná populační křivka různých období zapříčiňuje nedostatek žáků a studentů na jednotlivých úrovních vzdělávacího systému (Doucek et al, 2012). Tyto propady v počtech pak způsobují snižování počtu vzdělávacích institucí na straně jedné při poklesu počtu studentů a jejich nedostatek v situacích opačných, kdy jejich počty narostou. Současná situace, kdy od roku 2011 dochází k očekávanému poklesu populace ročníků, které by mohly vstupovat do terciárního vzdělávacího sektoru, zanechá zcela jistě, spolu s dlouhodobě trvající hospodářskou recesí, výrazné stopy jak v počtu, tak i ve struktuře vysokého školství v České republice (Finardi, Fischer, 2011). S vyhlídkou očekávaných strukturních změn jsme na VŠE v Praze připravili a rozpracovali projekt, který se zabývá analýzou dat z přijímacích zkoušek na VŠE v členění podle typu zkoušky, fakulty a případně i oboru a následně pak vyhodnocuje v nejjednodušší verzi dosažené výsledky v čase, ve složitějších verzích pak zkoumá i vztahy mezi výsledky přijímacích zkoušek a výsledky dosaženými v jednotlivých kurzech studia, včetně bakalářských státních zkoušek. Cílem projektu je zejména odpovědět na následující otázky: Jaká je úroveň znalostí studentů, kteří se hlásí ke studiu na VŠE, ze středních škol z předmětů Matematika a Cizí jazyk? Jak se tyto znalosti vyvíjejí v čase, případně jsou tyto znalosti závislé na středoškolském systému v zemi původu studenta? Jsou nějaké vztahy mezi dosaženými výsledky u přijímacích zkoušek a výsledky v kurzech v průběhu studia? Jsou vztahy mezi dosaženými výsledky u přijímacích zkoušek a výsledky státních bakalářských zkoušek? V tomto článku jsou, vzhledem k omezenému prostoru, presentovány pouze výsledky základních analýz přijímacího řízení z Matematiky a z Cizích jazyků. Jeho cílem je tedy analyzovat výsledky studentů, ucházejících se o přijetí na VŠE v Praze v letech podle národnosti a v čase v předmětu zkoušky. Východiskem pro navržené modely a analýzy byla zejména studie (Psacharopoulos, 1995) a zkušenosti získané na VŠE v Praze v dříve řešených projektech s obdobnou tématikou (Scholleová, Mikovcová, 2011) a výzkum vzdělávacích systémů zemí Evropy (Maryška, Doucek, 2011). 2. Sběr dat a metodika zpracování Data pro tento projekt jsou pravidelně sbírána během přijímacího řízení od všech uchazečů o studium. V souladu s ustanovením zákona č. 101/2000 Sb., o ochraně osobních údajů, jsou pro potřeby zpracování data uchazečů anonymizována a dále se s nimi pracuje tak, že jsou od nich odděleny osobní identifikátory a jsou zpracovávána bez možnosti zjistit, jakého uchazeče dříve označovala. Další data o výsledcích zkoušek jsou získávána z universitního informačního systému jednorázovým přenosem dat. Vlastní analýza a modelování pak probíhá nad propojenými plně anonymizovanými daty. Databáze neobsahuje všechna data uchazečů o studium všech fakult VŠE v Praze, protože některé fakulty nemají úplně shod-

6 Znalosti uchazečů o studium na VŠE 6 né přijímací řízení a jedna z fakult přijímá české studenty na základě SCIO testů. Proto nemáme k dispozici údaje o výsledcích jejich přijímacích zkoušek. Máme ovšem k dispozici data o výši získaných SCIO bodů a data z následných zkoušek z jednotlivých předmětů. I tyto skutečnosti podrobíme další analýze, ovšem vzhledem k omezenému prostoru nikoli v tomto článku. 2.1 Metodika zpracování Primární data použitá pro vyhodnocení byla importována do database MS SQL Server prostřednictvím extraktů v podobě textových souborů. Tyto byly exportovány z centrální databáze VŠE v Praze. Podobně byly k dispozici i související číselníky, které umožňují vysvětlit primární data. Pro zpracování dat byl vytvořen datový model v aplikaci MS SQL Server 2008 R/2. Tento model respektuje principy business intelligence, díky čemuž bylo možné vytvořit analytické datové kostky (OLAP). (Kimbal, Caserta, 2004; MacLennan, Tang, Crivat, 2009). Pro analýzu dat jsme využily dva odlišné přístupy. První přístup byl založen na využití OLAP kostek v MS SQL Server 2008 R/2, ve kterých byl vytvořen větší počet statistických ukazatelů (např. median, průměr, maximum, minimum, směrodatná odchylka a další), které umožnily data statisticky popsat. Druhý přístup k hodnocení dat byl založen na využití aplikace Microsoft Excel Jejím prostřednictvím byla získaná data rovněž analyzována prostřednictvím statistických metod. Kombinace vhodných dimenzí (např. Rok přijímací zkoušky, Zvolený studijní obor, Jazyk přijímací zkoušky atd.) ke zvoleným ukazatelům (Počet žadatelů o studium, Průměrná hodnota získaných bodů z přijímací zkoušky z jazyka, Střední hodnota výsledku přijímací zkoušky z matematiky, Korelace mezi dosaženými body atd.) umožnila data účinně a velmi detailně analyzovat a identifikovat jak trendy, tak i vzájemné závislosti mezi daty. Kombinace dvou výše uvedených přístupů umožnila jak vzájemnou verifikaci výsledků získaných funkcemi různých technologií, tak zejména rozšířit paletu možných statistických analýz. Důvodem je skutečnost, že množiny funkcí v aplikacích MS SQL Server a MS Excel jsou částečně disjunktní. 3. Zjištěné výsledky Propad počtu studentů z České republiky může být na českých vysokých školách nahrazen i přijímáním studentů z jiných zemí, případně tzv. odloženou poptávkou (studium po absolvování několika let praxe) (Kunstová, 2012). Proto je součástí prováděných analýz nejen počet zahraničních studentů, žádajících o přijetí na VŠE, ale také podrobnější analýza výsledků jejich přijímacího řízení. V tomto článku ale není prostor na hlubší detaily, proto zde v Tabulce 1 uvádíme pouze podíly prvních šesti zemí v počtu studentů, ucházejících se o studium na VŠE v Praze. Tabulka 1. Podíly uchazečů o studium na VŠE podle zemí Země původu uchazeče Česká republika 85,51% 84,22% 83,36% Slovenská republika 8,05% 8,07% 7,85% Ruská federace 2,11% 3,18% 3,07% Vietnamská socialistická republika 0,81% 1,29% 1,47% Ukrajina 1,06% 1,26% 1,45% Kazachstán 0,60% 0,85% 0,92% Podíl studentů z České republiky není překvapivý, ani umístění Slovenska na druhém místě není překvapivé. Další země v pořadí Ruská federace a zejména Vietnam ovšem již překvapením jsou, stejně tak jako umístění Republiky Kazachstánu na šestém místě. Překvapivý je nárůst studentů, kteří se hlásí k vietnamské národnosti. Zde nemůžeme rozlišit, jestli se jedná opravdu o studenty přímo z Vietnamu nebo studenty, kteří mají trvalé bydliště na území České republiky a hlásí se k vietnamské národnosti. Tabulku 1 je možné vyhodnotit jako pomalý, leč trvalý úbytek českých a slovenských studentů na úkor studentů z dalších zemí, což je potvrzením očekávaného demografického trendu (Doucek et al, 2012).

7 Znalosti uchazečů o studium na VŠE Matematika Soubor zjištěných dat z přijímacích zkoušek z Matematiky má základní statistické charakteristiky uvedené v Tabulce 2. Tabulka 2. Základní statistické charakteristiky souboru dat Matematika Matematika Celkem za tři roky N Avg. 62,81 67,18 62,23 60,96 Med. 65,00 70,00 65,00 62,00 Mod. 100,00 100,00 60,00 100,00 σ2 569,87 564,74 561,51 566,69 σ 23,87 23,76 23,70 23,81 δ -0,24-0,43-0,22-0,16 τ -0,85-0,76-0,83-0,85 Celkově lze o výsledcích přijímacích zkoušek z Matematiky říci, že průměrná výše získaných bodů v jednotlivých letech klesá. Šikmost souboru se zvolna vrací k normálnímu rozdělení z negativních hodnot (počet menších hodnot oproti střední hodnotě klesá) a špičatost souboru naopak roste (více hodnot se hromadí kolem střední hodnoty). Rozptyl se de facto nemění. Velmi zajímavým zjištěným faktem je hodnota charakteristiky Modus ve výši 100,00 bodů. K této veličině poskytujeme bližší informace na Obr. 1. Obr. 1. Četnosti výskytu počtu získaných bodů z přijímací zkoušky z Matematiky v letech Obr. 1 Pokud bychom vycházeli z optimálního stavu, tak by hodnoty, uvedené na Obr. 1., měly nabývat přibližně tvaru normálního rozdělení. Z vynesených hodnot na Obr. 1. je patrné, že se zjištěná data tímto rozdělením neřídí. To může být způsobeno zejména tím, že přijímací zkouška z Matematiky je postavena na učivu, které je všeobecně známo mezi studenty všech typů středních škol (detail je uveden v Tabulce 4) a většina lepších studentů jej zvládá. Druhou stránkou věci je potom absence těžších příkladů, které by roztřídily uchazeče na horním konci bodového spektra. Otázkou ovšem je, jestli je takové roztřídění nezbytně nutné zejména při klesající demografické křivce a jestli pro potřeby přijetí na VŠE v Praze nestačí rozdělit uchazeče na ty, kteří získají při zkoušce počet bodů kolem mediánu a na ty, které přijmeme. Zde hraje důležitou roli i počet přijímaných studentů na jednotlivé fakulty nebo obory. Při analýze výsledků přijímacích zkoušek z Matematiky jsme se také zabývali dosaženými výsledky podle národnosti uchazeče.

8 Znalosti uchazečů o studium na VŠE 8 Tabulka 3. Výsledky přijímací zkoušky z Matematiky podle zemí původu studentů Matematika Avg. Med. Avg. Med. Avg. Med. Česká republika 65,53 70,00 61,36 60,00 59,72 60,00 Slovenská republika 73,57 80,00 67,63 70,00 67,37 70,00 Ruská federace 79,44 85,00 71,89 75,00 77,81 80,00 Vietnamská socialistická republika 69,16 70,00 68,03 70,00 68,36 70,00 Ukrajina 74,69 80,00 71,29 75,00 64,65 65,00 Kazachstán 78,53 80,00 68,04 85,00 73,86 80,00 Při prvním pohledu na Tabulku 3 vidíme, že úroveň počtu získaných bodů je u českých studentů nejmenší. Jedním z důvodů může být celkový počet uchazečů z České republiky, kteří se ucházejí se o studium na tuzemské škole. U studentů, kteří přicházejí ze zahraničí, pak bývá obvykle větší motivace, protože musí opustit svůj zaběhnutý způsob života. Země bývalého Sovětského svazu vykazují tradičně dobrou připravenost z exaktních věd, kterou náš průzkum také potvrdil. Leč i zde v čase počet získaných bodů vykazuje určitý pokles. Detailnější pohled na české studenty, resp. na výsledky jejich přijímací zkoušky poskytuje následující Tabulka 4. Tato tabulka ukazuje, že podle očekávání mají nejlepší výsledky studenti gymnázií, kteří jsou také majoritní skupinou uchazečů o studium na VŠE v Praze (Tabulka 4). Leč i v tomto ukazateli můžeme pozorovat ve sledovaném období pokles získaných bodů z přijímací zkoušky prakticky na všech typech škol. Tabulka 4. Výsledky přijímací zkoušky z Matematiky podle typu střední školy Matematika n % Avg. Med. n % Avg. Med. n % Avg. Med. Gymnázium 68,25 72,28 75,00 65,74 66,96 70,00 62,14 65,11 68,00 Ekonomické školy 17,75 58,29 60,00 20,57 53,14 50,00 21,95 52,37 50,00 Odborné školy 14,00 49,87 45,00 13,69 47,42 45,00 15,92 48,62 45,00 Z Tabulky 5 vyplývá, že v průběhu tří po sobě následujících období identifikujeme pouze sestupný trend úrovně znalostí reprezentovaný průměrným počtem bodů dosažených z přijímací zkoušky. Výjimkou jsou pouze Odborné školy, které v roce 2012 vykázaly mírný růst v zisku bodů. 3.2 Cizí jazyky Přijímací zkouška z cizího jazyka je povinnou zkouškou přijímacího řízení na pět fakult VŠE v Praze. Při vyhodnocování četností testů z jazyků jsme pro tento příspěvek vybrali pouze čtyři nejčastěji poptávané jazyky. Jejich přehled je uveden na Tabulce 5. Tabulka 5. Zájem uchazečů o jazyk přijímací zkoušky Jazyk Celkem za tři roky Anglický 77,31% 76,63% 76,95% 78,04% Německý 12,98% 14,33% 12,77% 12,43% Francouzský 6,08% 5,58% 6,61% 5,85% Španělský 3,63% 3,46% 3,67% 3,68% Celkem 100,00% 100,00% 100,00% 100,00% Výrazně nejrozšířenějším jazykem pro přijímací zkoušky na VŠE je jazyk anglický, z něhož skládají přijímací zkoušky více jak tři čtvrtiny uchazečů o studium a jejich podíl neustále roste. Zájem o ostatní jazyky je zejména podmíněn zkouškami na FMV (Fakultu mezinárodních vztahů), kde je povinná přijímací zkouška ze dvou jazyků. Kromě zde uvedených jazyků se v přijímacím řízení objevují ještě jazyky Ruština a Italština, ale ty jsou ve srovnání s ostatními jazyky marginální. Při jejich zahrnutí do procentního podílu, představují oba tyto jazyky přibližně 1,5 % datového vzorku.

9 Znalosti uchazečů o studium na VŠE 9 Anglický jazyk Tabulka 6. Výsledky přijímací zkoušky z Anglického jazyka podle zemí původu studentů Anglický jazyk N= Avg. Med. Avg. Med. Avg. Med. Česká republika 66,50 68,00 66,95 68,00 65,99 67,50 Slovenská republika 74,79 78,00 72,06 74,00 72,44 74,00 Ruská federace 74,29 78,00 71,59 74,00 72,07 74,00 Vietnamská socialistická republika 66,98 70,00 73,16 76,00 72,91 76,00 Ukrajina 74,69 80,00 71,63 74,00 67,56 68,00 Kazachstán 75,60 78,00 66,98 70,00 71,84 76,00 Celkově můžeme zhodnotit, že průměrná hodnota získaných bodů u uchazečů ze všech zemí ve sledovaném období klesá, s výjimkou uchazečů z Vietnamské socialistické republiky. Nárůst získaných bodů zde však není příliš velký. Zarážející je fakt, že ze všech sledovaných národností je nejnižší průměrný počet bodů u českých studentů. Obr. 2. Četnosti výskytu počtu získaných bodů z přijímací zkoušky z Anglického jazyka v letech Obr. 2 Počty získaných bodů za sledované období jsou uvedeny na Obr. 2. Zde je vidět, že zjištěné hodnoty poměrně dobře kopírují normální rozdělení a tedy, že přijímací zkouška je správně navržena a uchazeči mají odpovídající znalosti v souladu s očekávaným rozdělením. V roce 2012 se objevují větší skoky v počtu získaných bodů v rozmezí bodů. Tabulka 7. Výsledky přijímací zkoušky z Anglického jazyka podle typu střední školy Anglický jazyk n % Avg. Med. n % Avg. Med. n % Avg. Med. Gymnázium 60,83 72,53 74,00 65,26 72,13 74,00 61,40 71,78 74,00 Ekonomické školy 23,36 59,32 58,00 20,20 58,45 58,00 21,65 57,18 56,00 Odborné školy 15,80 54,69 54, ,61 54,00 16,96 56,23 56,00 Tabulka zisku bodů z anglického jazyka ukazuje na mírný pokles získaných bodů uchazeči z gymnázií a ze středních ekonomických škol, naopak ukazuje mírný nárůst získaných bodů u uchazečů ze škol odborných. Většina uchazečů, kteří vykonávají zkoušku z anglického jazyka pak vystudovala gymnázium.

10 Znalosti uchazečů o studium na VŠE 10 Německý jazyk Počet uchazečů, kteří skládají přijímací zkoušku z německého jazyka je významně menší než z jazyka anglického. Celkově se jedná o 6317 zkoumaných záznamů za tři sledované roky. Jak je vidět v Tabulce 8, německý jazyk již není u přijímacího řízení rozšířen tak jako jazyk anglický. Tabulka 8. Výsledky přijímací zkoušky z Německého jazyka podle zemí původu studentů Německý jazyk N= Avg. Med. Avg. Med. Avg. Med. Česká republika 67,09 70,00 67,12 68,00 64,47 65,00 Slovenská republika 74,20 76,00 74,68 78,00 67,71 66,25 Ruská federace 63,11 64,00 69,31 70,00 55,14 55,00 Vietnamská socialistická republika 73,77 80,00 73,58 76,00 68,58 67,50 Ukrajina 59,26 56,00 55,63 57,00 61,91 65,00 Kazachstán 73,00 73,00 62,50 67,00 55,80 64,00 Z tabulky 8 také vyplývá pokles získaných bodů v období 3 let. Jedinou výjimkou jsou uchazeči z Ukrajiny, kde sice počet bodů vzrostl, ale nikterak dramaticky. Zde se bude spíš jednat o momentální dispozice statistického vzorku v roce 2012, jak tomu nasvědčují i hodnoty získaných bodů v roce Podobná situace je i pro uchazeče z Ruské federace, kdy nárůst bodů, získaných v roce 2011 je kompenzován o to hlubším poklesem v roce Obr. 3. Četnosti výskytu počtu získaných bodů z přijímací zkoušky z Německého jazyka v letech Obr. 3 Počty získaných bodů v roce 2010 byly poměrně rovnoměrně rozloženy, stejně tak tomu bylo i v roce Z výskytu četnosti dosažených bodů v roce 2012 pak vyplývá, že testy obsahují úlohy, které jsou ohodnoceny deseti body, proto je zvýšený výskyt četností získaných bodů po hodnotách deseti bodů. Zvláštním fenoménem je situace, kde konec rozdělení získaných bodů nesměřuje k nule, ale ve všech letech směřoval k hranici dvaceti uchazečů. Tabulka 9. Výsledky přijímací zkoušky z Německého jazyka podle typu střední školy Německý jazyk n % Avg. Med. n % Avg. Med. n % Avg. Med. Gymnázium 70,05 71,35 74,00 75,59 70,43 72,00 72,10 68,20 70,00 Ekonomické školy 17,70 61,40 62,00 13,00 57,57 56,00 14,50 58,68 57,50 Odborné školy 12,25 51,40 47,00 11,41 56,10 56,00 13,40 50,66 45,00 U přijímacích zkoušek z německého jazyka se výrazně projevují trendy dominance počtu získaných bodů u uchazečů z gymnázií. Pokles počtu získaných bodů je v uplynulých třech letech u gymnázií a středních ekonomických škol trvalý. Relativní rychlost poklesu získaných bodů je nejpomalejší u uchazečů z odborných škol.

11 Znalosti uchazečů o studium na VŠE 11 Francouzský jazyk Francouzský jazyk je ještě méně četnější u přijímacích zkoušek než jazyk německý. Zejména se jedná o uchazeče Fakulty mezinárodních vztahů. Z toho vyplývá, že většina uchazečů považuje tento jazyk za svůj druhý cizí jazyk. Výsledky v letech podle zemí původu uchazečů o studium jsou uvedeny v následující Tabulce 10. Tabulka 10. Výsledky přijímací zkoušky z Francouzského jazyka podle zemí původu studentů Francouzský jazyk N= Avg. Med. Avg. Med. Avg. Med. Česká republika 58,20 56,00 54,89 54,00 55,63 55,00 Slovenská republika 64,62 68,00 56,13 54,00 61,01 62,50 Ruská federace 58,35 62,00 54,70 60,00 51,79 48,75 Vietnamská socialistická republika 48,40 50,00 50,22 54,00 58,61 62,50 Ukrajina 54,89 54,00 66,75 72,00 49,72 42,50 Kazachstán 53,00 53,00 44,00 46,00 92,50 92,50 Je jasně vidět, že počty získaných bodů jsou výrazně nižší než u anglického jazyky. U jednotlivých národností uchazečů je viditelný opětovný pokles získaných bodů. Výjimkou je nárůst u uchazečů z Vietnamské socialistické republiky a Kazachstánu. U uchazečů z Kazachstánu je vidět, že se jedná o velmi malý počet testů. Tuto anomálii zkusíme ověřit v dalších průzkumech. Obr. 4. Četnosti výskytu počtu získaných bodů z přijímací zkoušky z Francouzského jazyka v letech Obr. 4 V zjištěních se statisticky začíná projevovat menší vzorek dat za sledované období. U tohoto jazyka jsou jasně vidět změny způsobu přijímacích zkoušek. V letech 2010 a 2011 bylo více otázek, které byly ohodnoceny menším počtem bodů. V roce 2012 se pak objevuje celkově méně otázek, které jsou však hodnoceny pěti a deseti body, což se odráží i v získaném vzorku dat. Pozitivním faktorem je, že zjištěné hodnoty počtu získaných bodů z přijímacího řízení v zásadě respektují normální rozdělení. Tabulka 11. Výsledky přijímací zkoušky z Francouzského jazyka podle typu střední školy Francouzský jazyk n % Avg. Med. n % Avg. Med. n % Avg. Med. Gymnázium 80,97 61,81 62,00 84,98 57,88 56,00 86,23 58,09 57,50 Ekonomické školy 12,61 48,11 44,00 9,51 41,56 38,00 8,30 45,90 42,50 Odborné školy 6,42 49,52 40,00 5,51 44,48 45,00 5,46 51,41 50,00 Hodnocení počtu získaných bodů z přijímacího řízení ukazuje na klesající trend uchazečů i podle typu střední školy. Výjimkou jsou uchazeči z odborných škol.

12 Znalosti uchazečů o studium na VŠE 12 Španělský jazyk Přijímací zkoušky ze španělského jazyka využívá ještě méně uchazečů než z jazyků předchozích. Podobně jako pro francouzský jazyk platí, že většina uchazečů je z FMV a že se jedná o druhý jazyk uchazečů. Počty získaných bodů podle národností uchazečů jsou uvedeny v Tabulce 12. Tabulka 12. Výsledky přijímací zkoušky ze Španělského jazyka podle zemí původu studentů Španělský jazyk N= Avg. Med. Avg. Med. Avg. Med. Česká republika 65,48 72,00 55,63 56,00 57,98 57,50 Slovenská republika 70,11 74,00 70,39 76,00 60,22 57,50 Ruská federace 66,35 64,00 39,82 37,00 40,33 37,50 Vietnamská socialistická republika 0,00 0,00 63,00 63,00 80,00 80,00 Ukrajina 36,86 40,00 51,67 46,00 44,17 37,50 Kazachstán 59,00 59,00 36,67 30,00 56,25 56,25 Opět je vidět, že trend v počtu bodů je klesající. Vzorek počtu uchazečů z Vietnamské socialistické republiky není významný, ale tento fakt ověříme při vyhodnocení dalšího roku přijímacího řízení. Obr. 5. Četnosti výskytu počtu získaných bodů z přijímací zkoušky z Španělského jazyka v letech Obr. 5 Čestnosti výskytu vypadají poměrně neuspořádaně. V roce 2010 jsou počty relativně nejbližší normálnímu rozdělení s posunem většího počtu uchazečů, kteří získali vyšší počet bodů (posunutá šikmost). V roce 2011 nejsou získané hodnoty příliš rozdílné s tím, že poměrně dost uchazečů získalo 90 bodů. Počty zjištěné v roce 2012 vypovídají o změně způsobu přijímací zkoušky (významně vyšší počty hodnot po deseti bodech v intervalu 20 až 90 bodů). Počty získaných bodů jsou na počátku i konci hodnotového spektra nulové nebo nule blízké. Tabulka 13. Výsledky přijímací zkoušky ze Španělského jazyka podle typu střední školy Španělský jazyk n % Avg. Med. n % Avg. Med. n % Avg. Med. Gymnázium 72,98 73,57 76,00 70,92 61,49 62,00 78,39 62,65 62,50 Ekonomické školy 13,71 54,18 47,00 16,34 46,70 44,00 12,09 49,43 45,00 Odborné školy 13,31 58,36 56,00 12,09 45,13 38,00 9,52 48,22 40,00 I u španělského jazyka je viditelný klesající trend v počtu získaných bodů podle typu střední školy.

13 Znalosti uchazečů o studium na VŠE Závěry a diskuse Výzkum přijímacího řízení na VŠE v Praze je veden snahou získat podklady pro posílení kvalifikovanosti rozhodování děkanů fakult o způsobu přijímání uchazečů na školu. Pro tyto potřeby jsme na data, která jsme získali z přijímacího řízení, použili statistické metody. Pro potřeby tohoto článku a to i vzhledem k jeho omezeným možnostem, zde prezentujeme část výsledků, dosažených pro předmět Matematika a cizích jazyků. Při analýze získaných dat jsme dospěli zejména k těmto výsledkům: Rozhodující podíl uchazečů o studium na VŠE v Praze pochází z České republiky (jejich podíl velmi zanedbatelně klesá), druhou nejčetnější skupinou jsou uchazeči ze Slovenské republiky (jejich podíl také velmi mírně klesá), další skupinou jsou studenti z Ruské federace (jejich počet vzrostl za tři sledované roky o jeden procentní bod), následovaní studenty z Ukrajiny. Počty bodů, získaných z přijímací zkoušky z Matematiky, trvale klesají při zachované náročnosti těchto testů. A to bez ohledu na národnost studentů nebo na typ střední školy, z níž uchazeči pocházejí. Dosažené výsledky přijímacího řízení se neřídí normálním rozdělením, ale mají tendenci oddělit průměrné a podprůměrné uchazeče od těch ostatních hranice je někde kolem 55,00 60,00 bodů. Přijímací zkouška také neidentifikuje výrazně špičkové uchazeče v matematice. Uchazeči z gymnázií získávají výrazně vyšší počet bodů z matematiky než uchazeči z jiných typů středních škol. Anglický jazyk je nejfrekventovanějším jazykem v přijímacím řízení na VŠE v Praze; pro přijímací řízení si jej volí vice jak ¾ uchazečů; nejlepší výsledky v počtu získaných bodů ve sledovaném období vykazovali uchazeči z Vietnamské socialistické republiky, Slovenské republiky a Ruské federace. Četnost výskytu získaných bodů z přijímací zkoušky vyhovuje normálnímu rozdělení, což odpovídá jednak korektně připraveným testům, jednak měří poměrně dobře znalosti uchazečů. Nejlepší výsledky, co do počtu získaných bodů v anglickém jazyce mají uchazeči z gymnázií. U německého, francouzského a španělského jazyka se projevuje relativně malá četnost zjištěných výsledků. Kvalita výuky i ostatních jazyků na gymnáziích výrazně převyšuje kvalitu výuky na ostatních typech středních škol (je symbolizována počtem získaných bodů z přijímacích zkoušek). Reference Doucek, P., Maryška, M. et al. Konkurenceschopnost českého ICT sektoru. Professional Publishing, Praha, 2012, ISBN Finardi, S., Fischer, J., Mazouch, P. Returns on private investment in education and fair tuition fees estimates: the case of the Czech Republic. Praha In: Efficiency and Responsibility in Education. Prague: Czech University of Life Sciences in Prague, 2012, s ISBN Finardi, S., Fischer, J. Measuring Returns on Investments in Human Capital by Mincer Model and its Impact on Czech Higher Education System. Jindřichův Hradec In: IDIMT Linz: Trauner Verlag universität, 2011, s ISBN Fischer, J., Finardi, S. Czech tertiary education on the way to competitiveness. Jindřichův Hradec In: IDIMT-2010 Information Technology Human Values, Innovation and Economy. Linz: Trauner, 2010, s ISBN Kimbal, R., Caserta, J. The Data Warehouse ETL Toolkit. Wiley Publishing ISBN: Kunstová, R. Analysis of study results and the use of e-learning materials within distance education. Journal of Efficiency and Responsibility in Education and Science [online], 2012, roč. 5, č. 4, s ISSN URL: papers/article_179.pdf. MacLennan, J.; Tang, Z.; Crivat, B. Data Mining with SQL Server Wiley Publishing, Inc., Indianapolis, Indiana, ISBN: Maryška, M., Doucek, P. Comparison of the Czech and Austria Education Systems. Jindřichův Hradec In: IDIMT Linz: Trauner Verlag universitat, 2011, s ISBN Psacharopoulos, G. The Profitability of Investment in Education: Concepts and Methods. December [cit ]. Dostupné z WWW: < c3l.uni-oldenburg.de/cde/econ/readings/psacharo. pdf>. Scholleová, H., Mikovcová, H. Perspectives of economic education in the Czech Republic. SCIENTIFIC PROCEEDINGS, 2011, roč. 19, č. 2, s ISSN ANNOTATION In our paper we deal with the analysis of the results of the entrance examinations for the University of Economics, Prague in the subject of Mathematics and Foreign Languages. The paper presents the partial outputs from the project of the analysis of the study requirements for the study of economics. For the identified and anonymous data acquired from the material submitted for the admission procedure and from the results of the admission tests we carried out the calculation of the basic statistical characteristics and then carried out an analysis of the time series for the years The level of difficulty of the entrance exams in Mathematics and Foreign Languages was unchanged in analysed period. A further analytical output is the overview of the points acquired from the entrance exams arranged according to the country of origin of the applicants for study. The conclusions then point to the better results in the admission tests found in the case of foreign students and the declining number of points acquired in time for all applicants. Apart from this it is interesting that there was identification of a declining number of points in time according to the secondary school attended by the applicant. Overall the analysis may be evaluated as a declining number of points acquired while maintaining the unchanged difficulty of the examination.

14 14 Mezinárodní šetření v České republice Jana PALEČKOVÁ Česká školní inspekce ČR, oddělení hodnocení výsledků vzdělávání Fráni Šrámka 37, Praha 5, jana.paleckova@csicr.cz Abstrakt: V České republice jsou mezinárodní šetření spojená s testováním žáků uskutečňována od devadesátých let 20. století. Jedná se o projekty dvou organizací IEA a OECD. V současné době probíhá příprava nového cyklu projektu OECD/PISA, jehož hlavní sběr dat proběhne ve školách na jaře roku 2015 a který je zaměřen na zjišťování přírodovědné gramotnosti patnáctiletých žáků. Česká republika se v rámci projektu účastní též volitelného testování v oblasti týmového řešení problémů. Kromě toho dochází v roce 2015 v PISA k úplnému přechodu od papírového k elektronickému testování. Teoretický základ pro hodnocení čtenářské, matematické, přírodovědné a finanční gramotnosti a pro hodnocení v oblasti týmového řešení problémů představuje koncepční rámec projektu PISA Klíčová slova: mezinárodní šetření, kompetence, gramotnost, PISA 1. Úvod Školy, zřizovatelé, orgány státní správy a v neposlední řadě odborná pedagogická veřejnost v České republice vnímají stále intenzivněji potřebu dobrých kvalitativních změn ve vzdělávání. Jedná se o dlouho očekávaný proces, který je nezbytný v důsledku mohutného a rychlého rozvoje ve všech oblastech lidského konání, měnící se společnosti a z toho plynoucí potřeby nové funkce školy. Smysluplnou a efektivní podobu účinného školského systému hledají s různým úspěchem poskytovatelé vzdělávání na celém světě. Je samozřejmé, že změny prováděné na všech úrovních systému je třeba následně pečlivě vyhodnotit. Jedním ze způsobů objektivního ověřování kvality výstupů vzdělávání může být dobře připravené testování dovedností a znalostí žáků, jehož prostřednictvím lze získat celou škálu cenných informací například o tom, s jakou účinností bylo v praxi aplikováno zamýšlené kurikulum a do jaké míry si jej žáci osvojili. Od padesátých let 20. století provádějí rozvinuté země světa v různých oblastech vzdělávání testování žáků, jehož cílem je mezinárodní srovnávání výsledků žáků jednotlivých zemí. Protože jsou součástí testových nástrojů také dotazníky pro poskytovatele vzdělávání, ředitele škol, učitele, rodiče a samozřejmě pro samotné žáky, lze získaná data využít pro stanovení charakteristik vzdělávacích systémů a pro tvorbu a sledování indikátorů, které mohou poskytovat užitečné informace o stavu a podobě vzdělávacích prostředí a o jejich vývoji. 2. Mezinárodní šetření v České republice Česká republika se do mezinárodního testování žáků zapojila v roce 1991, kdy se tehdejší Výzkumný ústav pedagogický stal členem 1 organizace IEA (International Association for Evaluation of Educational Achievement) založené v roce Tato organizace sdružuje výzkumné a jiné instituce v zemích celého světa a jejich prostřednictvím realizuje mezinárodní šetření zaměřená na sledování úrovně výsledků žáků v různých oblastech vzdělávání a v různých věkových populacích žáků. V roce 1997 začala připravovat svůj první vzdělávací projekt zaměřený na výsledky vzdělávání také organizace OECD (Organisation for Economic Cooperation and Development). Vznikl tak velmi rozsáhlý a nyní již i v České republice poměrně známý mezinárodní projekt PISA (Programe for International Student Assessment). Do tohoto projektu a do jeho přípravy se Česká republika v důsledku svého členství v OECD zapojila v samém počátku a zúčastnila se všech jeho cyklů. 2.1 Projekty IEA a OECD V České republice byla realizována následující šetření organizace IEA: Trendy v matematickém a přírodovědném vzdělávání (TIMSS) v letech 1995, 1999, 2007 a 2011, Mezinárodní výzkum informačních a komunikačních technologií (SITES) v letech 1999 a 2001, Mezinárodní výzkum výchovy k občanství (CivEd a ICCS) v letech 1999 a 2009, Mezinárodní výzkum čtenářské gramotnosti (PIRLS) v letech 2001 a 2011, Mezinárodní výzkum počítačové a informační gramotnosti (ICILS) v roce ) V období převzal členství Ústav pro informace ve vzdělávání, v současné době zastupuje Českou republiku v IEA Česká školní inspekce.

15 Mezinárodní šetření v České republice 15 Program OECD pro mezinárodní hodnocení žáků PISA je v České republice realizován od svého počátku. Sběry dat proběhly v letech 2000, 2003, 2006, 2009 a 2012, přičemž v každém cyklu je hlavní pozornost věnována jedné z oblastí čtenářské, matematické a přírodovědné gramotnosti. Kromě toho jsou jednotlivé cykly projektu rozšiřovány o další oblasti, které nejsou úplně obvyklé, ale které se ukazují být klíčové pro úspěšný budoucí život žáků, např. oblast řešení problémů či oblast finanční gramotnosti. 2.2 PISA 2015 Projekt PISA ověřuje, jak jsou patnáctiletí žáci připraveni na samostatný život a jaké jsou jejich předpoklady pro další celoživotní vzdělávání. Kromě pravidelného monitorování vědomostí a dovedností patnáctiletých žáků v oblastech tří výše uvedených funkčních gramotností a v dalších vybraných oblastech je projekt zaměřen na zjišťování faktorů souvisejících s osobností a zázemím žáka a školou, kterou navštěvuje. Výzkum klade důraz na vědomosti a dovednosti důležité pro plnohodnotné uplatnění žáků v moderní společnosti a zaměřuje se zejména na takové druhy vědomostí a dovedností, které jedinci poskytují výhodu na trhu práce, v osobním životě nebo v životě obce či jiného společenství. Koncepce projektu umožňuje sledování vývoje v čase, jeho dalšími záměry jsou například sledování homogenity jednotlivých systémů nebo problematika imigrantů. Cyklus PISA 2015 se od předchozích cyklů projektu v mnohém odlišuje. Kromě toho že se proměnilo konsorcium institucí, které se na přípravě a realizaci cyklu podílejí, změnil se i způsob zadávání testu. Od převážně papírových testů, kdy žáci psali své odpovědi na otázky do testových sešitů, se kompletně přechází k elektronickému testování žáků. PISA 2015 je zaměřena na detailnější zjišťování přírodovědné gramotnosti žáků, a proto je většina testových úloh z oblasti přírodních věd. V oblasti matematické a přírodovědné gramotnosti budou na menším počtu úloh použitých v minulých šetřeních sledovány trendy výsledků v průběhu času. Česká republika se v současném cyklu zapojila i do volitelného testování v oblasti týmového řešení problémů, což je jak v projektu PISA tak v České republice zcela nový prvek. V rámci přírodovědného testu jsou počítače využity k popisům a simulacím přírodovědných jevů, ke shromažďování, třídění a zobrazování získaných dat, k vyhodnocování pokusů a k tvorbě vědeckých závěrů. V úlohách z oblasti týmového řešení problémů se žák uvede do problémové situace a v prostředí připomínajícím sociální sítě se k němu připojí virtuální spolupracovníci. Hodnotí se schopnost a míra součinnosti žáka při řešení situace. Individuální dotazníky pro žáky, učitele a ředitele škol jsou pro šetření v roce 2015 připravené také v elektronické podobě. 2.3 Koncepční rámec PISA 2015 K tomu, aby bylo možné vytvořit kvalitní testový nástroj, je třeba mít předem stanovené cíle a záměry, což znamená, že je třeba pregnantně zformulovat, k čemu má testování sloužit, a vymezit, co přesně bude zjišťovat. Ve všech mezinárodních projektech realizovaných jak OECD, tak IEA slouží tomuto účelu tzv. koncepční rámce. Tyto rámce jsou vytvářeny týmy celosvětově uznávaných expertů z různých oblastí vzdělávání. Země účastnící se testování mají vždy na počátku tvorby těchto rámců možnost vyjádřit se k jejich struktuře a obsahu a poskytnout tak mezinárodnímu konsorciu svá doporučení, připomínky či výhrady. Koncepční rámec projektu PISA 2015, který tvoří teoretický základ pro hodnocení čtenářské, matematické, přírodovědné a finanční gramotnosti a hodnocení v oblasti týmového řešení problémů, vychází z revidované Bloomovy taxonomie vzdělávacích cílů. Při jeho tvorbě byla největší pozornost věnována přírodovědnému koncepčnímu rámci a rámci pro týmové řešení problémů. To proto, že přírodovědná gramotnost je v roce 2015 hlavní testovanou oblastí a oblast týmového řešení problémů je v projektu PISA zcela novým prvkem. Koncepční rámce pro oblast čtenářské, matematické a finanční gramotnosti jsou s určitými úpravami převzaty z minulých cyklů projektu PISA. Pro celé šetření přírodovědné gramotnosti žáků je zásadním prvkem dokumentu definice přírodovědné gramotnosti uvedená na Obr. 1. Je nutné zdůraznit, že se nejedná o definici přírodovědné gramotnosti jako takové, ale o definici přírodovědné gramotnosti pro účely výzkumu PISA Obr. 1 DEFINICE PŘÍRODOVĚDNÉ GRAMOTNOSTI PISA 2015 Přírodovědná gramotnost je schopnost přemýšlet a jednat jako aktivní občan ve všech věcech souvisejících s přírodními vědami a jejich principy. PŘÍRODOVĚDNĚ GRAMOTNÝ ČLOVĚK JE SCHOPEN A OCHOTEN ZAPOJIT SE DO VĚCNÉ DEBATY O PŘÍRODNÍCH VĚDÁCH A TECHNOLOGIÍCH, K ČEMUŽ MUSÍ MÍT NÁSLEDUJÍCÍ KOMPETENCE 1 : 1. Vysvětlovat jevy vědecky Rozpoznávat, nabízet a hodnotit vysvětlení různorodých přírodních jevů a technologií. 2. Vyhodnocovat a navrhovat přírodovědný výzkum Popisovat a hodnotit přírodovědná zkoumání a navrhovat vědeckovýzkumné otázky. 3. Vědecky interpretovat data a důkazy Analyzovat a vyhodnocovat různé podoby dat, tvrzení a důkazů a vyvozovat odpovídající vědecké závěry.

16 Mezinárodní šetření v České republice 16 V koncepčním rámci přírodovědné gramotnosti PISA 2015 jsou vymezeny tři typy dovedností (jednoznačně popsané v definici), tři druhy znalostí a tři úrovně poznání tak, aby byly účelné pro metodicky správné vytváření otázek, úloh a testů zkoumajících přírodovědnou gramotnost žáka. Pro vystižení podstatných aspektů přírodovědného vzdělávání byly vybrány znalosti v obsahové, procedurální a epistemické dimenzi. Obsahovou znalostí se rozumí znalost základních teorií a principů vědy a znalost obsahu přírodovědných oblastí, procedurální znalostí je označena znalost běžných postupů a strategií používaných při vědeckém zkoumání a epistemickou znalostí se rozumí znalost postupů ověřování a zdůvodňování vědeckých informací a tvrzení při procesech vědeckého objevování. Velký důraz se klade na to, aby znalosti odpovídaly znalostní vývojové úrovni patnáctiletých žáků, měly význam pro skutečné životní situace a představovaly významné přírodovědecké poznatky nebo zásadní, trvale platné principy. V koncepčním přírodovědném rámci PISA 2015 jsou stanovené pouze tři úrovně poznávacího procesu, a to podle množství žákem zvládnutých kroků daného postupu. Z důvodu rozdílného pojetí výuky přírodovědných předmětů v jednotlivých zemích a z důvodu velkého rozsahu učiva jsou pro potřeby šetření PISA 2015 definovány tři přírodovědné oblasti: Fyzikální systémy, Živé systémy a Systémy Země a vesmíru. Z nich jsou dále vybrána témata Zdraví a nemoci, Přírodní zdroje, Kvalita životního prostředí, Ohrožení přírodního prostředí, Další pozoruhodné oblasti vědy a techniky, a to s přihlédnutím k jejich zakotvení v kontextu osobním, místním/národním a globálním. Hodnocení postojů žáků k přírodním vědám a jejich problematice je nedílnou součástí projektu PISA Je zjišťován zájem o vědu a techniku, povědomí o životním prostředí a vědecký přístup k problému. Tyto postoje jsou považovány za základ pro přírodovědnou gramotnost a jsou zjišťovány prostřednictvím otázek v žákovském dotazníku. Kromě charakteristiky kognitivní oblasti obsahuje koncepční rámec též předpokládané složení a strukturu testu. V dokumentu je například obsaženo, jaké bude zastoupení testových otázek měřících jednotlivé typy dovedností a druhy znalostí, jaké bude zastoupení otázek různé obtížnosti a různých formátů nebo jaké druhy škál budou použity k vyhodnocení výsledků žáků. Ve své definitivní podobě bude Koncepční rámec PISA 2015 zveřejněn ve druhé polovině roku 2013, informace uvedené v tomto v příspěvku vycházejí z jeho pracovní neveřejné verze. ANNOTATION: International Educational Studies in the Czech Republic The Czech Republic has been participating in the international educational assessment studies since the last decade of 20th century. These studies are projects of two organisations: IEA and OECD. A preparation phase of the new OECD/PISA cycle is currently implemented. The main survey and data collection in schools will be realised in spring 2015 and aims mainly at scientific literacy. The Czech Republic also takes part in the PISA international option called a cooperative problem-solving. In PISA 2015 the paper- -based assessment is replaced by the computer-based assessment. The PISA 2015 Framework will represent an important document containing a theoretical background of the study, definitions of literacy domains, structure of assessment etc.

17 17 Maturitní zkoušky 2011 a 2012 vybraná data Jiří ZÍKA Centrum pro zjišťování výsledků vzdělávání Jankovcova 63, Praha 7, zika@cermat.cz Abstrakt: V souvislosti s implementací maturitní zkoušky a zejména její společné části se stále častěji diskutuje o jejím postavení v rámci vzdělávacího systému. Tento článek nabízí čtenáři data a argumenty k zamyšlení nad rozsahem a významem některých funkcí maturitní zkoušky a nad možnostmi využití analytických výstupů pro strategická i okamžitá rozhodování. Článek nemá ambice být komplexním ani detailním analytickým vhledem do problematiky. Chce být spíše impulsem k racionálním diskusím o možnosti efektivního využití maximálního množství přímých i synergických efektů maturitní zkoušky. Klíčová slova: maturita, skór, evaluace, certifikace, motivace 1. Úvod K zavedení státní maturitní zkoušky v roce 2011 přistoupila Česká republika po mnoha diskusích v 90. letech 20. století na základě doporučení OECD, které jako jednu z překážek rozvoje vzdělávání u nás definovalo nevyhovující systém hodnocení výsledků žáků na celonárodní úrovni a zároveň roztříštěnost školského systému, ve kterém většina populačního ročníku získávala maturitní vysvědčení, ovšem s velmi omezenou výpovědní hodnotou o kvalitě a rozsahu dosaženého vzdělání. Expertní posudek OECD k hodnoticím systémům našeho vzdělávání ze začátku roku 2012 se dané problematice věnoval znovu. Tentokrát již ale pozitivně hodnotil zavedení externí dimenze hodnocení žáků formou společné části státní maturity s poukázáním na skutečnost, že maturitní zkouška obsahuje jak národní společnou část, tak i část specifickou pro školu, na které se podílejí učitelé školy. V hodnocení se dále objevuje konstatování, že tento model umožňuje takové hodnocení žáků, které je celostátně konzistentní ve formátu i obsahu napříč všemi školami, ale také bere v potaz hodnocení, které je nejlépe realizováno učiteli. OECD zároveň vyslovila jasné doporučení, že standardizované testy by měly být úzce spjaty s cíli vzdělávání žáků, a jasné varování, že testy měří pouze omezenou část znalostí žáka. I když je při tvorbě zkoušek a didaktických testů státní maturity zohledňována maximální šíře ověřování vědomostí a dovedností žáka, nelze při aplikaci jednotného testu postihnout u jednotlivých skupin oborů vzdělání výrazně odlišný podíl jejich vzdělávacích cílů (jako příklad lze uvést gymnázia). Lze předpokládat, že dlouhodobé zúžení záběru zkoušek vzdělávacímu systému přinese velmi nežádoucí dopady. Výše uvedené požadavky lze z určitého úhlu pohledu vnímat jako protichůdné. Na jedné straně je nutné udržet srovnatelnost zkoušky vzhledem k jejímu certifikačnímu charakteru pro všechny typy škol, na straně druhé je však nezbytné umožnit testování v potřebném rozsahu, tedy nikoli jen omezené části vědomostí a dovedností žáka. To vyžaduje nastavit zkoušku jako evaluační nástroj schopný hodnotit i vzdělávací cíle gymnázií a některých odborných SOŠ. Možným řešením je nabídka širšího spektra ověřovaného učiva a jeho obtížnosti formou nepovinných zkoušek. Touto cestou by nedošlo k porušení principu srovnatelnosti a zároveň by bylo vyhověno požadavkům na zohlednění odpovídající šíře ověřovaných vědomostí a dovedností.

18 Maturitní zkoušky 2011 a 2012 vybraná data Základní charakteristika Maturitní zkouška má za sebou dva ročníky (2011 a 2012) a přihlašování k ročníku Počet přihlášených prvomaturantů, těch, kteří ji konali nebo se hlásí k jejímu konání v řádném termínu, kopíruje populační křivku. Od roku 2011 klesl jejich počet z 98,8 tis. na cca 90,5 tis. Tento trend znázorňuje následující graf na Obr. 1. Obr. 1 Vývoj počtu žáků přihlášených k řádnému termínu maturitní zkoušky Obr. 2 Obr. 1 Společná část maturitní zkoušky si po celou dobu zachovává základní strukturu povinných zkoušek. Český jazyk a literatura je zkouškou povinnou pro všechny žáky. Jako druhou povinnou zkoušku si může žák zvolit buď matematiku, nebo cizí jazyk, přičemž může volit z pěti cizích jazyků (anglický jazyk, německý jazyk, ruský jazyk, francouzský jazyk, španělský jazyk). Jaká byla strategie volby druhého povinného předmětu podle skupin oborů vzdělání, je zobrazeno grafem jak pro rok 2012 (Obr. 2), tak i pro rok 2011 (Obr. 3). Oproti roku 2011 se v následujícím roce podíl matematiky na 2. povinné zkoušce výrazně zvýšil, a to o celé 4 procentní body (tj. o celou jednu desetinu). Nejvyšší nárůst zájmu o matematiku byl patrný právě v technických oborech SOŠ, SOU a u nástavbového studia. Zjevným důvodem byla snaha maturantů snížit riziko neúspěchu a vyhnout se náročnější realizaci komplexní zkoušky z cizího jazyka sestávající ze tří dílčích zkoušek. Tato strategie se však v konečném důsledku projevila na meziročním nárůstu neúspěšnosti u zkoušky z matematiky a na mírném poklesu neúspěšnosti u zkoušky z německého jazyka. Na zvýšení počtu neúspěšných maturantů z matematiky v r se podílela i skupina maturantů, které škola k prvnímu konání společné části maturitní zkoušky z obav z neúspěchu raději ještě nepřihlásila (opakování ročníku, přerušení studia apod.). Zdá se, že nesprávnost popsané strategie potvrzují i čísla z přihlášek k maturitní zkoušce Podíl volby matematiky v rámci druhé povinné zkoušky se vrátil na úroveň 40 % tak, jako tomu bylo v roce 2011

19 Maturitní zkoušky 2011 a 2012 vybraná data 19 Obr. 3 Při posuzování všech číselných porovnání roku 2011 a 2012 je nutné do úvah zahrnout několik zásadních skutečností, které mohly mít a dozajista měly vliv na výsledky. Jedná se zejména o to, že v roce 2011 měli žáci možnost volit nepovinné zkoušky v rozdílné úrovni souběžně se zkouškami povinnými, což bylo pro rok 2012 neuplatnitelné. V roce 2012 došlo k zásadní změně v hodnocení písemných prací z českého jazyka a literatury a cizích jazyků. Na rozdíl od roku 2011 hodnocení prováděli tzv. centrální hodnotitelé, resp. kalibrovaná skupina certifikovaných hodnotitelů. Další významnou změnu přinesla úprava podmínek opakování zkoušky. Pro rok 2012 vstoupila v platnost úprava, na jejímž základě je možné v komplexní zkoušce opakovat jen neúspěšnou dílčí zkoušku, a není tedy nutné opakovat celou komplexní zkoušku. 3. Postavení maturitní zkoušky v rámci evaluace a její hlavní funkce Ve všech diskusích se nakonec vždy vynoří otázka po smyslu a cíli maturitní zkoušky. Diskutující kladou dotazy typu Proč vlastně stát maturitní zkoušku potřebuje?, Jaké funkce má maturitní zkouška plnit?. Za prvé je potřeba vnímat vzdělávací systém jako investici. Stát vynakládá na vzdělávání nemalé prostředky a jako řádný hospodář musí dbát na to, aby byly vynakládány efektivně. A tak pro stát vyvstala a stále vyvstává potřeba rozhodnutí, jak onu efektivitu měřit. Jednou z možností je využití výsledků zákonem stanovené maturitní zkoušky. Jistě je možné široce diskutovat o mnoha dalších způsobech a formách kontroly. Nicméně, diskuse efektivitu nezměří. Navíc se zdá, že problémem není sama maturitní zkouška, ale schopnost využít její výsledky. Obdobně jako o potřebnosti maturitní zkoušky lze diskutovat o rozsahu a šíři dalších jejích funkcí. V rámci tohoto článku se zaměříme na tři, na nichž, jak očekáváme, bude v obecné rovině spíše shoda. Jedná se po řadě o funkci certifikační, informační a motivační. Diskusi pak doprovodíme ukázkami některých datových výstupů, které mohou posloužit v rozhodování dotčeným skupinám odborné veřejnosti. Funkce certifikační Nejprve začněme konstatováním, že se jedná o zkoušku stanovenou zákonem. Tím je přímo vymezen její status. Jde o zkoušku, jejíž certifikát (vysvědčení) je nejen obecně uznáván, ale (a to je důležitější) je i předpokládán jinými zákony (např. živnostenský zákon) jako relevantní osvědčení o dosažení úrovně vzdělání. Lze proto předpokládat, že spotřebitelé, tedy převážně vysoké školy a zaměstnavatelé, oprávněně očekávají od informací nesených maturitním vysvědčením nemalou míru garance validity a srovnatelnosti. Z pohledu srovnatelnosti jde jednak o dodržení standardních podmínek pro konání zkoušky v rámci maturitního ročníku, jednak ale také o srovnatelnost v čase. Hlavními pilíři srovnatelnosti v rámci jednoho zkušebního období jsou: jeden test pro všechny a relativně rigidní metodiky zaručující přiměřenou, rozumně dosažitelnou stejnost procesu i auditovatelnost všech rozhodných kroků zkoušky. Pro meziroční srovnatelnost má zásadní význam specifikační tabulka testu a její aplikace při tvorbě testu jako takového. Jako příklad může být uvedena stručná metodika sestavování testu z matematiky. Specifikační tabulka testu obsahuje 3 základní parametry specifické pro test z konkrétního předmětu. Jedná se o tematický celek, obtížnost a typ úlohy. Zastoupení témat v testu se kvantifikuje počtem bodů za úlohy, v nichž jsou témata obsažena. (Podobně se kvantifikují i ostatní parametry.) Test z matematiky v základní úrovni obtížnosti by měl obsahovat 54 % 60 % bodů za úlohy v základní úrovni (tzv. základní úlohy) a 40 % 46 % bodů za standardní a nadstandardní úlohy, přičemž bodové hodnocení nadstandardních úloh nesmí překročit 10 % celkového počtu bodů za test. Základní úlohy by měl být schopen řešit každý minimální žák, tedy žák splňující minimální požadovanou úroveň u maturitní zkoušky. Předpokládá se, že minimální žák může v polovině z těchto úloh chybovat, tedy může získat 27 % 30 % bodů. Vzhledem ke standardnímu počtu uzavřených úloh v testu lze stanovit náhodné skóre testu z matematiky kolem 9 %, tedy minimální žák by měl v testu dosáhnout alespoň na 36% úspěšnost. Měl by tedy překročit stanovenou hranici cut off score 33 %. Pokud od této hranice odečteme náhodné skóre testu, dostáváme se těsně pod 25 %, což bývá tradičně hranice pro známku 4 v klasickém známkování ve škole při písemných pracích sestavovaných pouze z otevřených úloh. Dalším kritériem je typ úlohy. V didaktickém testu z matematiky je rozložení úloh podle typů pevně stanoveno. Test musí splňovat ještě mnoho dalších kritérií, která se při sestavování testů kontrolují (způsob zadání úlohy, pracnost řešení, stupeň osvojení určité dovednosti atd.). Každá úloha testu tedy zahrnuje určitou kombinaci hodnot mnoha parametrů (kritérií). Při sestavování testu je třeba hlídat, aby se v testu konkrétní kombinace neopakovaly. Podobně jako kterákoli jiná forma zkoušky ani test nemůže ověřit kompletní škálu testovatelných položek vhodných pro daný předmět. Nicméně výběr položek musí zajistit

20 Maturitní zkoušky 2011 a 2012 vybraná data 20 dostatečnou šíři i variabilitu, aby bylo dosaženo požadovaných specifických cílů a nedocházelo pouze k nácviku předvídatelného. V kontextu s certifikační funkcí je nutné se zabývat i fenoménem srovnatelnosti zkoušky jako takové. Jsou-li totiž s maturitním vysvědčením spojena stejná práva před zákonem pro všechny jeho držitele, mělo by platit, že s jeho získáním musí být spojeny i stejné povinnosti. Maturitní zkouška by tak měla být všemi konána za srovnatelných podmínek a její výsledky by měly být hodnoceny stejně tak srovnatelným způsobem. Po prvních dvou letech máme v této souvislosti k dispozici dostatek dat, abychom se na jejich základě mohli pustit minimálně do úvah o tomto parametru. Jedním z příkladů vhodných k takovým úvahám je srovnání hodnocení písemných prací centrálními hodnotiteli a hodnotiteli ve školách a druhým pak je vlastní relace mezi hodnocením společné části maturitní zkoušky a hodnocením profilové části. Očekávalo se, že přechod na centrální, na škole nezávislé hodnocení písemných prací, může výrazným způsobem zvýšit nejen hladinu neúspěšnosti žáků, ale i distribuci neúspěšnosti mezi obory vzdělávání. Příčinu tohoto nepříznivého důsledku lze hledat v připravenosti škol a žáků na tuto změnu. Ukázalo se však, že situace v jednotlivých předmětech je zásadně odlišná. Přesněji řečeno, výrazné odlišnosti se objevily mezi českým jazykem a cizími jazyky. Lze je dobře demonstrovat na grafech prezentovaných na Obr. 4 a Obr. 5. V českém jazyce došlo k výraznému nárůstu neúspěšnosti, a to napříč všemi skupinami oborů. Evidentně tu byl podceněn možný dopad onoho zásadního faktoru, tedy anonymity hodnocení. Možné riziko nebylo dobře a s dostatečným předstihem komunikováno a zdá se, že ani dodatečně nebyla dostatečně identifikována míra důsledků nastolené změny. Nade vši pochybnost došlo k tomu, že se metoda zkoušení dramaticky odchýlila od metody výuky. V případě anglického jazyka v oborech s nejlepšími výsledky (tj. gymnázia, lycea, obchodní akademie apod.) došlo se změnou systému hodnocení písemných prací naopak ke snížení neúspěšnosti, zatímco v oborech s tradičně vysokou neúspěšností (nástavbové studium) neúspěšnost ještě mírně vzrostla. V případě angličtiny se tak potvrdilo, že didaktická praxe výuky písemného projevu, resp. jeho hodnocení je na většině škol v přiměřeném souladu s metodikou ověřování těchto dovedností v rámci maturitní zkoušky. Maturitní zkoušce byla často veřejností i médii podsouvána nízká kvalita testů, nesrovnatelnost testů, netransparentnost atd. Hlubší diskuse nad těmito nařčeními je nad rámec a mimo cíl tohoto článku. Protože jsme ale v úvodu akcentovali srovnatelnost v čase, pokusíme se demonstrovat její úroveň dvěma příklady srovnání testů ekvipercentilovou metodou. Učiníme tak i přesto, že nemůžeme prokázat plnou srovnatelnost porovnávaného vzorku maturitní populace jarního zkušebního období roku 2011 a jarního zkušebního období Porovnání byly podrobeny výsledky žáků, kteří konali zkoušku v řádném termínu jako povinnou a byli hodnoceni. Obr. 4 Obr. 5