Workshop Sociální nerovnosti a přístup ke vzdělání PhDr. Natalie Simonová

Rozměr: px
Začít zobrazení ze stránky:

Download "Workshop Sociální nerovnosti a přístup ke vzdělání PhDr. Natalie Simonová"

Transkript

1 Workshop Sociální nerovnosti a přístup ke vzdělání PhDr. Natalie Simonová I. Základní pojmy z oblasti sociální stratifikace II. Pojmy vzdělanostní nerovnost a nerovný přístup ke vzdělání III. Vývoj nerovností v přístupu ke vzdělání v ČR IV. Aktuální debaty týkající se reformy českého vzdělávacího systému

2 Ad I. Základní pojmy z oblasti sociální stratifikace Sociální struktura = souhrn statusů a s nimi spojených rolí, vyjadřuje pravidelnost (nenáhodnost) vztahů mezi lidmi sociální status = pozice v sociální struktuře role = vztah určité pozice k pozicím ostatním - vymezuje práva, povinnosti a tzv. očekávané jednání spojené s jednotlivými statusy - tyto kategorie chtějí vyjádřit, že ve společnosti působí taková dělba (diferenciace) soc. jednání, která vede k účinnější kooperaci lidí k dosažení určitého cíle - diferenciace činností může být jak horizontální (kdy jsou činnosti na stejné úrovni), tak vertikální (jsou si nadřazené/ podřazené)

3 - ve společnosti je možné identifikovat celou řadu sociálních struktur (např. dle genderu, věku, etnicity, zdroje obživy) Sociální stratifikace = jedna ze základních soc. struktur společnosti, je výrazem sociálně-ekonomických nerovností, tj. těch, které vychází ze zdroje obživy. - představuje rozvrstvení společnosti do velkých skupin na základě nerovného rozdělení vzácných statků (zejména materiálních zdrojů majetku a příjmů, moci a prestiže). Horizontální stratifikace tehdy, když sociální kategorie lidí zaujímá přibližně stejný status (jsou příslušníky jedné vrstvy) Vertikální stratifikace tehdy, když statusy utváří společenský žebříček, tj. více vrstev oddělených hranicemi

4 Na čem je založeno postavení ve společnosti? - 3 základní dimenze sociální stratifikace: moc, prestiž, materiální zabezpečení. Tj. každý individuální status je součtem zejména těchto složek. Sociální postavení je nám zčásti připsáno (je askriptivní), zčásti ho můžeme ovlivnit (získat). Tj. sociální status nabytý narozením do určité vrstvy (třídy) je možné změnit individuálním úsilím tehdy hovoříme o sociální mobilitě.

5 Sociální mobilita = přemísťování individua ve stratifikačním systému Horizontální/ Vertikální mobilita Vzestupná/ Sestupná mobilita Intragenerační/ Intergenerační mobilita Celková, strukturní, čistá mobilita.. atd. Vertikální mobilita (à la z čističe bot milionářem ): - nulová v kastovní společnosti, velmi omezená ve stavovské společnosti, nejjednodušší v moderní třídní (stratifikované) společnosti.

6 Kdyby však byla vertikální mobilita zcela svobodná (otevřená), neexistovala by v soc. struktuře žádná strata (vrstvy). Všechny společnosti jsou však stratifikovány, existují v nich síta, která některé jedince propouští nahoru a jiné nechávají v nižších vrstvách. Meritokratická (výkonová, otevřená) společnost, tedy společnost rovných šancí, je utopií. V ní by mělo platit, že dle sociálního původu jedince není možné určit jeho/její dosažený sociální status. - rozhoduje v ní pouze talent, schopnosti a výkon

7 Empiricky podložené hypotézy vývoje mobilitních trendů Lipset-Zetterbergova (LZ) hypotéza = s industrializací se výrazně zvýšila propustnost tříd a ustálila se na určité úrovni. Ve všech industr. společnostech je základní model mezigenerační soc. mobility cca stejný a stabilní. Featherman-Jones-Hauser (FJH) hypotéza = v průmyslových zemích s tržní ekonomikou a převažujícím nukleárním typem rodiny jsou relativní šance příslušníků jednotlivých tříd na mobilitu zhruba stejné. Erikson-Goldthorpův test FJH hypotézy = platí pouze v zemích, kde neproběhly zásahy státu do produkce hospodářství a reprodukce obyvatel (jako v socialistických zemích)

8 Modelování procesu dosahování sociálního statusu - nejdůležitějšími determinantami dosahování individuálního statusu se v moderní společnosti staly vzdělání, zaměstnání a příjem Blau-Duncan (1967), Duncan (1968) = vzdělání je klíčovým faktorem životního úspěchu, tj. slouží jako meritokratický nástroj dosahování sociálního statusu. Je však zároveň významně determinováno sociálním původem jedince. Treiman (1970); Featherman-Hauser (1978) = servisní ekonomika vyžaduje stále vzdělanější pracovní sílu, tím roste zisk ze vzdělání (zlepšuje se pozice v zaměstnání a plat). Snižuje se vliv askripce ve stratifikačním procesu. V posledních letech a s využitím novějších analytických metod není trend snižování nerovností jednoznačný, hovoří se spíše o stabilitě.

9 Doporučená literatura k bloku I. Šanderová, J Sociální stratifikace. Problém, vybrané teorie, výzkum. Praha: Karolinum. Blau, Peter M., Otis D. Duncan The American Occupational Structure. New York - London Sydney: John Wiley & Sons, Inc. Duncan, O. D Ability and Achievement. Eugenics Quarterly 15: Featherman, D. L., R. M. Hauser Opportunity and Change. New York: Academic Press. Treiman, D. J Industrialization and Social Stratification. In: Laumann, E. O. Social Stratification: Research and Theory for the 1970s. Indianapolis - New York: The Bobbs-Merrill Company, Inc.

10 Ad II. Pojmy vzdělanostní nerovnost a nerovný přístup ke vzdělání - sociální původ (ten především) vstupuje do procesu dosahování vzdělání jako proměnná, která má na něj zásadní vliv. Tento vliv se uplatňuje jak přenosem genetických dispozic (pak se jedná o spravedlivou nerovnost), tak na úkor skutečných znalostí, schopností a dalších studijních předpokladů (nespravedlivá nerovnost). - Rovnost v přístupu ke vzdělání je nejčastěji chápána jako rovnost v přístupu ke vzdělání srovnatelné kvality (tj. se stejnými podmínkami vzdělávání a stejnými pravidly pro dosažení úspěchu). Vzdělanostní nerovnost = situace, kdy jedinci pocházející z různých sociálních vrstev (či tříd) a jedinci různého pohlaví či rasy nemají stejné šance na dosažení určité úrovně vzdělání. Nerovný přístup ke vzdělání = synonymum. Situace, kdy je pro různé sociální vrstvy (a jinak vymezené sociální kategorie) přístup k určité úrovni vzdělání různý, kvantifikovatelný různými šancemi.

11 Základní konceptuální přístupy k měření vzdělanostních nerovností Je třeba myšlenkově i analyticky odlišit 2 pohledy: pohled na měnící se distribuci vzdělání ve společnosti = tj. na fakt, že se mění podíl lidí dosahujících jednotlivých úrovní vzdělání; pohled na alokaci vzdělání = tj. na to, že různé soc. třídy mají různé šance na dosažení těchto úrovní vzdělání. Blau-Duncan (1967) = ve svém základním modelu stratifikačního procesu doložili mj. historicky rostoucí průměrnou úroveň vzdělání. Z toho usuzovali na historický pokles vzdělanostních nerovností. Metodologicky používali lineární regresní model determinace nejvyššího dosaženého vzdělání (tj. závislou proměnnou bylo nejvyšší dosažené vzdělání respondenta). Mare (1981) = přišel s konceptem alokace vzdělání, kdy pomocí tzv. tranzitivního modelu odhaluje vliv sociálního původu na přechod (tranzici) z určitého stupně vzdělávání na stupeň následný. Metodologicky nasadil logistickou regresi (tj. závislou proměnnou je šance na přechod k danému stupni vzdělání).

12 Soudobý přístup k měření vzdělanostních nerovností Standardním analytickým nástrojem zkoumání vzdělanostních nerovností v současné sociologii je Mareova koncepce tranzitivních přechodů: vzdělávací proces je rozčleněn na stupně oddělené jednotlivými přechody; každý následný přechod může být uskutečněn pouze za předpokladu absolvování stupně předcházejícího; analyzují se trendy a odlišnosti na jednotlivých úrovních vzdělání bez ovlivnění celkovou proporcí jedinců, kteří pokračují z jedné úrovně na druhou. Tj. model očišťuje výpočet nerovností od celkové proporce lidí procházejících vzdělávacím systémem. Vztah k pojetí distribučnímu: vliv sociálního původu na nejvyšší dosažené vzdělání může sice díky růstu vzdělanostních příležitostí skutečně klesat, ale zároveň se efekt sociálního původu na šanci úspěšného překonání přechodu mezi jednotlivými stupni vzdělání měnit nemusí nebo může dokonce růst.

13 Hlavní teorie vysvětlující vývoj vzdělanostních nerovností teorie maximálně udržované nerovnosti (maximally maintained inequality, MMI) Raftery, Hout (1993) teorie nerovnosti udržované ve výsledku (effectively maintained inequality, EMI) Samuel Lucas (2001) teorie racionálního jednání (rational action theory, RAT nebo též relative risk aversion, RRA) - Goldthorpe (1996); Breen, Goldthorpe (1997)

14 Teorie maximálně udržované nerovnosti třídní bariéry v dostupnosti vzdělání jsou funkcí nabídky a poptávky na každé úrovni vzdělávacího systému; nerovnosti na určité úrovni se mohou snížit až tehdy, je-li poptávka po daném stupni vzdělání uspokojena od nejvyšších sociálních tříd, tj. jestliže podíl úspěšných (angl. transition rate) se v případě nejvyšších sociálních tříd blíží 100 %; tj. poměry šancí (odds ratios) mezi studenty s různým sociálním původem na daném vzdělanostním přechodu zůstávají mezikohortně stejné až do momentu, kdy jsou nucené se změnit kvůli rostoucímu počtu přijatých studentů.

15 Teorie nerovnosti udržované ve výsledku kritizuje předpoklad MMI, že nerovnosti na určité úrovni vzdělání jsou za situace univerzálního přístupu nulové; zdůrazňuje kvalitativní rozdíly na té samé úrovni vzdělání, způsobené selekcí do různých typů škol; varování před přehlížením doprovodného negativního důsledku expanze vysokoškolského vzdělání (jeho tzv. masifikace). I po dosažení saturace na tomto stupni vzdělávání totiž vcelku vážně hrozí, že nerovnosti v šancích na jeho dosažení jsou (budou) vystřídány nerovnostmi v šancích na studium na kvalitnějších univerzitách. diferenciace se změní v diverzifikaci

16 Teorie racionálního jednání studenti a jejich rodiny se o pokračování ve studiu rozhodují na základě poměřování nákladů a výnosů, které se s ním pojí; skutečný náklad je větší pro rodiny, které mají nižší příjmy a naopak; pro vyšší sociální třídy nepředstavují ztráty z případného studijního neúspěchu zásadní překážku v rozhodování; u nižších tříd je takové rozhodování vedeno snahou o vyhnutí se či výrazné snížení následků neúspěchu, ztráty jsou zde relativně dražší (riziko spojené s neúspěchem je vyšší).

17 Mezinárodní komparace vzdělanostních nerovností a jejich vývoje ve všech dosud analyzovaných zemích došlo k malé či žádné změně socioekonomické nerovnosti ve vzdělanostních příležitostech; všechny země se, až na několik výjimek, vyznačují stabilitou, tj. vzdělanostní nerovnosti zůstávají více či méně stejné [Shavit, Blossfeld 1993; Shavit, Gamoran, Arum 2007]; reformy vzdělávacích systémů nevedly k redukci vlivu sociálního původu na jakýkoli ze vzdělanostních přechodů; společnými trendy, které byly silné a univerzální ve všech zemích, jak socialistických, tak kapitalistických, a které vyplývají z mezikohortních srovnání, jsou expanze vzdělávacích systémů a nárůst průměrné úrovně dosaženého vzdělání.

18 Doporučená literatura k bloku II. Breen, R., J. Goldthorpe Explaining Educational Differentials. Towards a Formal Rational Action Theory. Rationality and Society 9(3): Goldthorpe, J Class Analysis and the Reorientation of Class Theory: the Case of Persisting Differential in Educational Attainment. British Journal of Sociology 47(5): Lucas, S. R Effectively Maintained Inequality: Education Transitions, Track Mobility, and Social Background Effects. American Journal of Sociology 106 (6): Mare, Robert D Change and Stability in Educational Stratification. American Sociological Review 46: Raftery, A. E., M. Hout Maximally Maintained Inequality: Expansion, Reform, and Opportunity in Irish Education, Sociology of Education 66 (1): Shavit, Y., H. P. Blossfeld Persistent Inequality. Changing Educational Attainment in Thirteen Countries. Boulder, San Francisco, Oxford: Westview Press. Shavit, Y., A. Gamoran, R. Arum Stratification in Higher Education. A Comparative Study. Stanford: Stanford University Press. Simonová, N., T. Katrňák Empirické přístupy v sociálně stratifikačním výzkumu vzdělanostních nerovností. Sociologický časopis 4:

19 Ad III. Vývoj nerovností v přístupu ke vzdělání v ČR na poč. 20. stol. byli Češi nejvzdělanější populací z východoevropských národů, např. rozdíly mezi českou a německou společností byly naprosto zanedbatelné; po r došlo k vysoké míře statusové inkonsistence; po r pokles významu vzdělání jako statusotvorného faktoru (v r vzdělání vyčerpávalo pouze 12% variance mzdy mužů); kvůli mzdové nivelizaci se studovat nevyplácelo, studovali zejména potomci vzdělaných rodičů pokles prestiže vyššího vzdělání.

20 Historický vývoj nerovností v přístupu ke vzdělání po r snižování nerovností v přístupu ke střednímu vzdělání jako celku, nikoli však v přístupu na gymnázia nedošlo k trvalému snížení nerovností na úrovni vysokého školství (do r pokles, poté opět nárůst nerovností) přenos vzdělanostních nerovností přes kulturní kapitál rodiny (zejména vzdělání otce) celkově je vývoj nerovností v přístupu k vyššímu vzdělání v české společnosti až na dočasné menší výkyvy dlouhodobě stabilní, tzn. že třídní rozdíly, měřené poměrem šancí, nevykazují z dlouhodobého hlediska výraznější pokles (Matějů 1986, 1993; Simonová 2003, 2009)

21 Vývoj nerovností v ČR po roce 1989 počáteční hladina nerovností stejná jako na západě; růst návratnosti vzdělání a příjmových nerovností, které působí jako stimul pro získávání co nejvyššího vzdělání; opět se zpevňují vazby mezi vzděláním, zaměstnáním a příjmem; starší analýzy (Simonová 2002; Matějů, Řeháková, Simonová 2007) podaly rozporuplné výsledky: - celkové nerovnosti neměnné či mírně klesající - z důvodu rostoucího vlivu zaměstnání otce (a stabilního vlivu vzdělání otce) rostoucí celkové nerovnosti v přístupu k terciárnímu vzdělání.

22 Vývoj hodnot Exp (B) nezávislých proměnných v průběhu zkoumaných tří věkových kohort 2, ,7 5 Exp (B) 1,5 1, , vzdě lá ní o tce ISEI o tce po hlaví Zdroj: Simonová, N Vliv nerovnoměrného vývoje vzdělanostního systému na vzdělanostní nerovnosti po r v ČR. Pp in Současná česká společnost. Sociologické studie, ed. by Z. Mansfeldová, M. Tuček. Praha: SOÚ AV ČR.

23 Poměry šancí na uskutečnění přechodu na VŠ 4.00 poměr šancí > Kohorta (období dovrš ení 1 8 let) FCL2= OTHE R/ FCL2= UW FE D2= HIGH/ FE D2= LOW Zdroj: Matějů, P., B. Řeháková, N. Simonová The Czech Republic: Structural Growth of Inequality in Access to Higher Education. Pp in Y. Shavit, R. Arum, A. Gamoran (eds.). Stratification in Higher Education: A Comparative Study. Stanford: Stanford University Press.

24 Nejnovější analýzy vzdělanostních nerovností v ČR Simonová, Soukup (2009) ukázali, že po roce 1989 vzdělanostní reprodukce slábne pro obě pohlaví a všechny sociální třídy; Simonová (2009) v mobilitní analýze prokázala stabilitu vzdělanostní reprodukce min. od roku 1968; Matějů, Smith (2009) prokázali, že ve srovnání s rokem 1989 je v roce 2003 působení sociálního původu na aspirace zprostředkováno schopnostmi dítěte a vnímanou hodnotou vzdělání pro životní úspěch;

25 Šance na druhou tranzici podle pohlaví respondenta a vzdělání otce v ČR Ž+FED1 Ž +FED2 Ž +FED3 M+FED1 M+FED2 M+FED3 1,8 1,6 1,4 1,2 1 0,8 0,6 0,4 0, let v r let v r let v r Simonová, N., P. Soukup Reprodukce vzdělanostních nerovností v České republice po sametové revoluci v evropském kontextu. Sociologický časopis 5:

26 Koeficienty asociací pro vztahy mezi vzděláním matky, dcery a kohortou, vzděláním otce, syna a kohortou a vzděláním vzdělanějšího z rodičů, vzděláním potomka a kohortou ro d ič -d c e r a ro d ič -s yn m a tk a - d c e ra o te c - s yn Koeficienty asociace 1,1 1,0 0,9 0,8 0,7 0,6 0,5 0,4 1 1, 0 2 1, 0 0 0, 9 7 0, 9 4 0, 8 4 0, 7 9 0, 7 1 0, 7 4 0, 6 9 0, 6 1 0, 6 5 0, 6 5 0, 6 7 0, 6 0 0, 5 4 0, 6 2 0, Simonová, N Proměny v mezigeneračním přenosu dosaženého vzdělání v České republice v historické perspektivě. Sociologický časopis 2:

27 Změny v determinaci vzdělanostních aspiracích v České republice, Zdroj: Matějů, P., M. Smith, J. Basl Rozdílné mechanismy stejné nerovnosti. Změny v determinaci vzdělanostních aspiraci mezi roky 1989 a Sociologický časopis 2:

28 Vývoj dosaženého vzdělání mužů a žen mezi lety 1950 a 2005 bez m aturity s m aturitou V Š 1 0 0% 9 0% 8 0% 7 0% % 5 0% 4 0% 3 0% % 1 0% 0% m u ži žen y m u ži že n y m u ži že ny m u ži žen y m uži že ny m uži žen y

29 Český vzdělávací systém v mezinárodním srovnání Podíl obyvatel s alespoň vyšším sekundárním vzděláním ve vybraných věkových skupinách (25-34 let a let) v roce 2007 v zemích OECD % Austrálie Rakousko Zdroj: Education at a Glance, OECD, Belgie Kanada Česká repulika Dánsko Finsko Francie Německo Řecko Madarsko Island Irsko Itálie Jižní Korea Lucembursko Mexiko Nizozemí Nový Zéland Norsko Polsko Portugalsko Slovenská republika Španělsko Švédsko Švýcarsko Turecko Velká Británie USA OECD průměr EU19 průměr

30 Podíl obyvatel s terciárním vzděláním ve vybraných věkových skupinách (25-34 let a let) v roce 2007 v zemích OECD % Austrálie Rakousko Zdroj: Education at a Glance, OECD, Belgie Kanada Česká repulika Dánsko Finsko Francie Německo Řecko Madarsko Island Irsko Itálie Japonsko Jižní Korea Lucembursko Mexiko Nizozemí Nový Zéland Norsko Polsko Portugalsko Slovenská republika Španělsko Švédsko Švýcarsko Turecko Velká Británie USA OECD průměr EU19 průměr

31 - v zemích OECD dosahuje v průměru cca 32 % dospělé populace pouze primárního a nižšího sekundárního vzdělání, v ČR se jedná o pouhých 9 % obyvatel -v průměru 41 % dospělých v zemích OECD má ukončené vyšší sekundární vzdělání, v ČR se jedná o 77 % - 91 % dospělé populace ve věku let v ČR dosáhlo alespoň vyššího sekundárního vzdělání, ve většině zemí OECD (22 z 29) je to alespoň 60 % obyvatel ve věku let - v průměru 28 % obyvatel zemí OECD úspěšně ukončuje terciární úroveň vzdělání, v ČR je to pouze 14 %

32 Poměry šancí na druhé tranzici pro 3 vzdělanostní kategorie otce (terciární vs. vyšší střední vzdělání a terciární vs. nižší střední nebo nižší vzdělání) FED3/FED1 FED2/FED1 5 0 CZ GER CH POL SWE Simonová, N., P. Soukup Reproduction of educational inequality in the Czech Republic after the Velvet Revolution in the European context. Pp in Expected and Unexpected Consequences of the Educational Expansion in Europe and USA, ed. by Becker, R., A. Hadjar. Stuttgart, Wien, Bern: Haupt.

33 Mezinárodní srovnání kvality vzdělávání výsledky za ČR - země OECD vynakládají na vzdělávání celkově v průměru 6,2 % HDP, u nás je to jen 4,9 % HDP; - patnáctiletí žáci dosahují trvale (přinejmenším od roku 2000) nadprůměrných výsledků v testech přírodovědné a matematické gramotnosti (viz výzkum PISA). V přírodovědné gramotnosti mělo pouze 9 z 57 zúčastněných zemí lepší výsledek než ČR, v matematické pak 13 z 57; - stejně pozitivní trend bohužel naplatí v případě schopnosti práce s textem (tzv. čtenářské gramotnosti), kde jsou výsledky českých žáků dlouhodobě podprůměrné; - stabilní výsledky maturantů prokázalo i šetření Sonda maturant po 11 letech (viz zpráva Scio); - k negativnímu trendu však dochází u žáků 4. ročníků ZŠ, kde byly zjištěny podprůměrné a od roku 1995 se zhoršující výsledky v přírodovědných a matematických vědomostech.

34 Doporučená literatura k bloku III. Education at a Glance Paris: OECD. Matějů, P Demokratizace vzdělání a reprodukce vzdělanostní struktury v ČSSR ve světle mobilitních dat. Sociologický časopis 17 (2): Matějů, P Who Won and Who Lost in a Socialist Redistribution in Czechoslovakia? Pp in Y. Shavit, H. P. Blossfeld (eds.). Persistent Inequality. Changing Educational Attainment in Thirteen Countries. Boulder, CO, San Francisco, Oxford: Westview Press. Matějů, P., B. Řeháková, N. Simonová The Czech Republic: Structural Growth of Inequality in Access to Higher Education. Pp in Y. Shavit, R. Arum, A. Gamoran (eds.). Stratification in Higher Education: A Comparative Study. Stanford: Stanford University Press. Matějů, P., M. Smith, J. Basl Rozdílné mechanismy stejné nerovnosti. Změny v determinaci vzdělanostních aspiraci mezi roky 1989 a Sociologický časopis 2:

35 Simonová, N Vliv nerovnoměrného vývoje vzdělanostního systému na vzdělanostní nerovnosti po r v ČR. Pp in Současná česká společnost. Sociologické studie ed. By Mansfeldová, Z., M. Tuček. Praha: SoÚ AV ČR. Simonová, N Vzdělanostní nerovnosti a vzdělanostní mobilita v období socialismu. Pp in P. Matějů, J. Straková (eds.). Nerovné šance na vzdělání: Vzdělanostní nerovnosti v České republice. Praha: Academia. Simonová, N Proměny v mezigeneračním přenosu dosaženého vzdělání v České republice v historické perspektivě. Sociologický časopis 2: Simonová, N., P. Soukup Reproduction of educational inequality in the Czech Republic after the Velvet Revolution in the European context. Pp in Expected and Unexpected Consequences of the Educational Expansion in Europe and USA, ed. by Becker, R., A. Hadjar. Stuttgart, Wien, Bern: Haupt.

36 Ad IV. Aktuální debaty týkající se reformy českého vzdělávacího systému Zde se zaměříme na 2 oblasti: problém strukturace českého středního školství (např. Matějů, Smith, Soukup, Basl 2007; Simonová, Soukup 2010) - velká část populace stále končí s nematuritním vzděláním (dle posledního sčítání lidu v r je to 49 % mužů a 38 % žen ve věku let), což je pro další vzdělávání konečná problém reformy českého vysokého školství (viz Bílá kniha terciárního vzdělávání)

37 Zdroj: Matějů, P., M. Smith, P. Soukup, J. Basl Determination of College Expectations in OECD Countries: The Role of Individual and Structural Factors. Czech Sociological Review 6:

38 Zdroj: Matějů, P., M. Smith, P. Soukup, J. Basl Determination of College Expectations in OECD Countries: The Role of Individual and Structural Factors. Czech Sociological Review 6:

39 Rozdíly ve studijních schopnostech dle školy studované v 15 letech Simonová, N., P. Soukup Role primárních a sekundárních faktorů v determinaci přechodu na vysokou školu v ČR: výsledky výzkumu PISA-L. In: Nerovnosti ve vzdělávání. Od měření k řešení, ed. by J. Straková, P. Matějů, A. Veselý. Praha: Slon.

40 Pravděpodobnost přechodu na VŠ vliv absolvované SŠ (fixován vliv dovedností, ESCS a aspirací na VŠ vzdělání) 1 dívky P ra v d ě p o d o n o s t p ře c h o d u n a V Š chlapci ; 0 SOU SOŠ 4-letá GY víceletá GY Typ absolvované střední školy Zdroj: Simonová, N., P. Soukup Role primárních a sekundárních faktorů v determinaci přechodu na vysokou školu v ČR: výsledky výzkumu PISA-L. In: Nerovnosti ve vzdělávání. Od měření k řešení, ed. by J. Straková, P. Matějů, A. Veselý. Praha: Slon.

41 Pravděpodobnost přechodu na VŠ u absolventů víceletých gymnázií vliv studijních dovedností (fixován vliv ESCS) dívky chlapci 0.8 Pravděpodobnost přechodu na VŠ abil (1) abil (2) abil (3) abil (4) abil (5) Studijní schopnosti změřené v 15 letech Zdroj: Simonová, N., P. Soukup Role primárních a sekundárních faktorů v determinaci přechodu na vysokou školu v ČR: výsledky výzkumu PISA-L. In: Nerovnosti ve vzdělávání. Od měření k řešení, ed. by J. Straková, P. Matějů, A. Veselý. Praha: Slon.

42 Pravděpodobnost přechodu na VŠ vliv studijních dovedností u absolventů víceletých gymnázií při kontrole jejich aspirací a ESCS rodičů P r a v d ě p o d o b n o s t p ř e c h o d u n a V Š 1 0,9 0,8 0,7 0,6 0,5 0,4 0,3 0,2 0,1 dívky hoši ; 0 abil (1) abil (2) abil (3) abil (4) abil (5) Dovednosti v 15 letech Zdroj: Simonová, N., P. Soukup Role primárních a sekundárních faktorů v determinaci přechodu na vysokou školu v ČR: výsledky výzkumu PISA-L. In: Nerovnosti ve vzdělávání. Od měření k řešení, ed. by J. Straková, P. Matějů, A. Veselý. Praha: Slon.

43 čím výše sociálně postavené má respondent rodiče, tím vyšší je jeho zděděné IQ čím akademičtější střední škola je, tím nadanější žáci se na ní vzdělávají. avšak rozhodování o směru vzdělanostní trajektorie v České republice probíhá velmi záhy (v 15 letech věku žáka i dříve) a tedy pod značným vlivem rodičů (sociálního původu) studenti nižších sociálních tříd, ačkoli jejich studijní schopnosti jsou stejné jako schopnosti potomků vyšších sociálních vrstev, ve vzdělávacím systému volí méně ambiciózní dráhy české střední školy jeví jako pouhá rozřadiště dětí dle jejich sociálního původu jednotlivé typy středních škol zároveň umocňují prvotní rozhodnutí o studiu a zaměření

44 české školy nehrají (neumí hrát) v procesu utváření vzdělanostních aspirací, a také v procesu přechodu na vysokou školu, žádnou roli. jejich úloha spočívá v zakonzervování (či spíše umocnění) nastoupené vzdělanostní dráhy v 15 letech a v případě víceletých gymnázií ještě o 3 roky dříve. v České republice sice mohou studovat všichni, kdo o studium projeví zájem, samozřejmě za předpokladu adekvátních schopností a znalostí, nicméně studovat chtějí většinou jen ti, kteří mají příznivější sociální původ (zejména vzdělanostní). lze apelovat na vyšší důraz vedení všech typů škol k motivování studentů pro získání co nejvyššího vzdělání, a to bez rozdílu na jejich sociální původ Otázka: mohla by změna struktury českého středního školství dosavadní trend ovlivnit?

45 Bílá kniha terciárního vzdělávání jedná se o strategický a koncepční dokument předkládající doporučení pro další vývoj terciárního vzdělávání, vč. příslušné legislativy doporučení se týkají zejména těchto oblastí: diverzifikace systému terciárního vzdělávání rozšíření autonomie jednotlivých VŠ institucí koncentrace výzkumu do špičkových pracovišť většího propojení s aplikační sférou (firmami) zavedení finanční spoluúčasti studentů zapojení VŠ institucí do celoživotního vzdělávání

46 Doporučení examinátorů OECD po prezentaci české Bílé knihy terciárního vzdělávání zavedení soukromých příspěvků na náklady studia na veřejných vysokých školách vytvoření komplexního systému podpory studentů (systému základních studijních grantů, stipendií atd.) zvýšení motivace škol ke zvyšování kvality výuky a její relevance k praxi zvýšení diferenciace škol prostřednictvím reformy akreditačního procesu (na více profesně orientované školy a školy teoretickyvýzkumné) zařadit vyšší odborné školy do terciárního systému jako prakticky zaměřené instituce změny ve stylu vedení a řízení univerzit: do správních rad jmenovat externí členy, mj. pro zajištění širší veřejné podpory hodnocení kvality výuky a učení

47 Doporučená literatura k bloku IV. Bílá kniha terciárního vzdělávání. Praha: MŠMT. Katrňák, T Odsouzeni k manuální práci. Odsouzeni k manuální práci. Vzdělanostní reprodukce v dělnické rodině. Praha, Slon Matějů, P., M. Smith, P. Soukup, J. Basl Determination of College Expectations in OECD Countries: The Role of Individual and Structural Factors. Czech Sociological Review 6: Simonová, N., P. Soukup Role primárních a sekundárních faktorů v determinaci přechodu na vysokou školu v ČR: výsledky výzkumu PISA-L. In: Nerovnosti ve vzdělávání. Od měření k řešení, ed. by J. Straková, P. Matějů, A. Veselý. Praha: Slon (v tisku).

Od diferenciace k diverzifikaci: test teorií MMI a EMI v českém středním vzdělávání. Tomáš Katrňák Natalie Simonová Laura Fónadová

Od diferenciace k diverzifikaci: test teorií MMI a EMI v českém středním vzdělávání. Tomáš Katrňák Natalie Simonová Laura Fónadová Od diferenciace k diverzifikaci: test teorií MMI a EMI v českém středním vzdělávání Tomáš Katrňák Natalie Simonová Laura Fónadová Cíl analýzy Ukázat, zda rozšiřující se dostupnost maturitního vzdělání

Více

Jak velká je poptávka po gymnáziích? Aproč není vyšší?

Jak velká je poptávka po gymnáziích? Aproč není vyšší? Jak velká je poptávka po gymnáziích? Aproč není vyšší? Petr Matějů 1 Otázky Je růst podílu žáků ve školách poskytujících všeobecné vzdělání žádoucí? Jaká je aktuální poptávka po studiu na gymnáziích? Co

Více

Vývoj vzdělanostní struktury a nerovností v českých zemích od počátku 20. stol. do současnosti

Vývoj vzdělanostní struktury a nerovností v českých zemích od počátku 20. stol. do současnosti Vývoj vzdělanostní struktury a nerovností v českých zemích od počátku 20. stol. do současnosti Natalie Simonová Sociologický ústav AV ČR, v.v.i. Obsah příspěvku I. Sociologie vzdělanostních nerovností

Více

Výsledky mezinárodního výzkumu OECD PISA 2009

Výsledky mezinárodního výzkumu OECD PISA 2009 Výsledky mezinárodního výzkumu OECD PISA 2009 Programme for International Student Assessment mezinárodní projekt OECD měření výsledků vzdělávání čtenářská, matematická a přírodovědná gramotnost 15letí

Více

Mezinárodní výzkum PISA 2009

Mezinárodní výzkum PISA 2009 Mezinárodní výzkum PISA 2009 Zdroj informací: Palečková, J., Tomášek, V., Basl, J,: Hlavní zjištění výzkumu PISA 2009 (Umíme ještě číst?). Praha: ÚIV 2010. Palečková, J., Tomášek V. Hlavní zjištění PISA

Více

Lidské zdroje pro výzkum a inovace. Vstupní prezentace pro sekci D Petr Matějů MŠMT a ISEA

Lidské zdroje pro výzkum a inovace. Vstupní prezentace pro sekci D Petr Matějů MŠMT a ISEA Lidské zdroje pro výzkum a inovace Vstupní prezentace pro sekci D Petr Matějů MŠMT a ISEA Základní rámec: vývojové fáze ekonomických systémů Michael Porter: The Competitive Advantage of Nations (1990,

Více

Expanze českého vysokého školství a uplatnění absolventů na pracovním trhu

Expanze českého vysokého školství a uplatnění absolventů na pracovním trhu Expanze českého vysokého školství a uplatnění absolventů na pracovním trhu REFLEX a jiné ochutnávky Jan Koucký REFLEX 2013: uplatnění absolventů vysokých škol Seminář MŠMT, SVP PedF UK a vysokých škol.

Více

VLIV DEMOGRAFICKÝCH A SOCIOEKONOMICKÝCH CHARAKTERISTIK NA VÝDAJE VE ZDRAVOTNICTVÍ

VLIV DEMOGRAFICKÝCH A SOCIOEKONOMICKÝCH CHARAKTERISTIK NA VÝDAJE VE ZDRAVOTNICTVÍ Univerzita Karlova v Praze Přírodovědecká fakulta Katedra demografie a geodemografie VLIV DEMOGRAFICKÝCH A SOCIOEKONOMICKÝCH CHARAKTERISTIK NA VÝDAJE VE ZDRAVOTNICTVÍ KRISTÝNA RYBOVÁ Úvod Úvod Vývoj výdajů

Více

České školství v mezinárodním srovnání Ing. Kateřina Tomšíková

České školství v mezinárodním srovnání Ing. Kateřina Tomšíková České školství v mezinárodním srovnání 2015 Ing. Kateřina Tomšíková OECD Organizace pro ekonomickou spolupráci a rozvoj OECD Organisation for Economic Co-operation and Development Světová organizace sdružující

Více

II.3 Toky lidských zdrojů v oblasti vědy a technologií

II.3 Toky lidských zdrojů v oblasti vědy a technologií II.3 Toky lidských zdrojů v oblasti a technologií Lidské zdroje ve vědě a technologiích jsou monitorovány jako zásoba (viz předchozí kapitola) k určitému časovému okamžiku a jako toky (potenciální množství

Více

První zjištění z výzkumu OECD PIAAC MŠMT, 8.10.2013

První zjištění z výzkumu OECD PIAAC MŠMT, 8.10.2013 Mezinárodní výzkum dospělých Programme for the International Assessment of Adult Competencies První zjištění z výzkumu OECD PIAAC MŠMT, 8.10.2013 Tento projekt je spolufinancován Evropským sociálním fondem

Více

Faktory podmiňující vzdělanostní aspirace a vzdělanostní segregaci u dívek a chlapců v v českém vzdělávacím systému

Faktory podmiňující vzdělanostní aspirace a vzdělanostní segregaci u dívek a chlapců v v českém vzdělávacím systému Faktory podmiňující vzdělanostní aspirace a vzdělanostní segregaci u dívek a chlapců v v českém vzdělávacím systému Xxxxx, Tomáš Katrňák Úvod Většina až dosud provedených výzkumů ukazuje, že vzdělanostní

Více

Z metodického hlediska je třeba rozlišit, zda se jedná o daňovou kvótu : jednoduchou; složenou; konsolidovanou.

Z metodického hlediska je třeba rozlišit, zda se jedná o daňovou kvótu : jednoduchou; složenou; konsolidovanou. Daňová kvóta Daňová kvóta (Tax Quota) patří mezi významné ukazatele uplatňované při mezinárodní komparaci. Je poměrovým ukazatelem vyjadřujícím úroveň daňových výnosů ve vztahu k hrubému domácímu produktu

Více

Dovednosti dospělých v prostředí informačních technologií

Dovednosti dospělých v prostředí informačních technologií Mezinárodní výzkum dospělých Programme for the International Assessment of Adult Competencies Dovednosti dospělých v prostředí informačních technologií Lucie Kelblová PIAAC Mezinárodní výzkum vědomostí

Více

Matematika s chutí Proč? S kým? A jak?

Matematika s chutí Proč? S kým? A jak? Matematika s chutí Proč? S kým? A jak? První otázka Proč jsme se rozhodli realizovat projekt Matematika s chutí? Důvod první: Motivace a vztah k matematice Od roku 2003 (PISA věnovaná především matematice)

Více

DEN DAŇOVÉ SVOBODY 2011. Aleš Rod Liberální institut 14. června 2011

DEN DAŇOVÉ SVOBODY 2011. Aleš Rod Liberální institut 14. června 2011 DEN DAŇOVÉ SVOBODY 2011 Aleš Rod Liberální institut 14. června 2011 15. ČERVNA 2011 DEN DAŇOVÉ SVOBODY LETOS OSLAVÍME VE STŘEDU 15. ČERVNA 2011. NA STÁT JSME PRACOVALI 165 DNÍ. 2 Den daňové svobody co

Více

Co a jak silně ovlivňuje šance na dosažení vyššího vzdělání?

Co a jak silně ovlivňuje šance na dosažení vyššího vzdělání? Co a jak silně ovlivňuje šance na dosažení vyššího vzdělání? Petra Anýžová KONFERENCE PIAAC: PŘEDPOKLADY ÚSPĚCHU V PRÁCI A V ŽIVOTĚ 27. LISTOPADU 2013 Hlavní téma Nerovnosti v šancích na dosažení vyššího

Více

Dovednosti dospělých v prostředí informačních technologií

Dovednosti dospělých v prostředí informačních technologií Mezinárodní výzkum dospělých Programme for the International Assessment of Adult Competencies Dovednosti dospělých v prostředí informačních technologií Lucie Kelblová PIAAC Mezinárodní výzkum vědomostí

Více

Vybrané ukazatele ekonomiky zdravotnictví v mezinárodním srovnání. Selected Economic Indicators of Health in International Comparison

Vybrané ukazatele ekonomiky zdravotnictví v mezinárodním srovnání. Selected Economic Indicators of Health in International Comparison Aktuální informace Ústavu zdravotnických informací a statistiky České republiky Praha 14. 8. 2007 37 Vybrané ukazatele ekonomiky zdravotnictví v mezinárodním srovnání Selected Economic Indicators of Health

Více

#Cesko2016. Česko : Jak jsme na tom?

#Cesko2016. Česko : Jak jsme na tom? Česko : Jak jsme na tom? 10. 11. 2016 VZDĚLÁVÁNÍ Garant: Bohumil Kartous CO NUTNĚ POTŘEBUJE ČESKÉ VZDĚLÁVÁNÍ? MNOHEM DELŠÍ HORIZONT ÚVAH O ROZVOJI Doposud nejdelší horizont vzdělávací strategie byl pět

Více

Česká ekonomika a inovace v kontextu transformačních změn 25 let od sametové revoluce

Česká ekonomika a inovace v kontextu transformačních změn 25 let od sametové revoluce Česká ekonomika a inovace v kontextu transformačních změn 25 let od sametové revoluce Vladimír Tomšík Konference Evropské fórum podnikání Česká ekonomika a inovace v Praze, CERGE-EI, 29. října 214 Obsah

Více

Josef Basl. 24. února 2010

Josef Basl. 24. února 2010 Vzdělanostní aspirace žáků základních a středních škol včr v mezinárodním srovnání - kdo má zájem o studium přírodovědných a technických oborů a kdo v nich skutečně studuje? Josef Basl 24. února 2010 Osnova

Více

Education at a Glance: OECD Indicators 2006 Edition

Education at a Glance: OECD Indicators 2006 Edition Education at a Glance: OECD Indicators 2006 Edition Summary in Czech Pohled na školství v ukazatelích OECD vydání 2006 Shrnutí v českém jazyce Dokument Stručný pohled na školství předkládá vzdělávacím

Více

Úroveň čtenářské, matematické a přírodovědné gramotnosti českých patnáctiletých žáků - výsledky mezinárodního výzkumu PISA 1

Úroveň čtenářské, matematické a přírodovědné gramotnosti českých patnáctiletých žáků - výsledky mezinárodního výzkumu PISA 1 Úroveň čtenářské, matematické a přírodovědné gramotnosti českých patnáctiletých žáků - výsledky mezinárodního výzkumu PISA 1 V roce 2000 proběhl ve světě prestižní výzkum Organizace pro hospodářskou spolupráci

Více

První zjištění z výzkumu OECD PIAAC Prezentace pro pracovníky MŠMT, Arnošt Veselý

První zjištění z výzkumu OECD PIAAC Prezentace pro pracovníky MŠMT, Arnošt Veselý Mezinárodní výzkum dospělých Programme for the International Assessment of Adult Competencies První zjištění z výzkumu OECD PIAAC Prezentace pro pracovníky MŠMT, 21.10.2013 Arnošt Veselý Tento projekt

Více

Sociální původ, pohlaví, vzdělání a kompetence ve světle dat z národního šetření PIAAC

Sociální původ, pohlaví, vzdělání a kompetence ve světle dat z národního šetření PIAAC Sociální původ, pohlaví, vzdělání a kompetence ve světle dat z národního šetření PIAAC Petr Matějů Konference Předpoklady úspěchu v práci a v životě 27. listopadu 2013 Hlavní otázky pro analýzu procesu

Více

Od diferenciace k diverzifikaci: test MMI a EMI v českém středním vzdělávání v první dekádě 21. století*

Od diferenciace k diverzifikaci: test MMI a EMI v českém středním vzdělávání v první dekádě 21. století* STATI Od diferenciace k diverzifikaci: test MMI a EMI v českém středním vzdělávání v první dekádě 21. století* TOMÁŠ KATRŇÁK Fakulta sociálních studií Masarykovy univerzity, Brno NATALIE SIMONOVÁ** Institut

Více

Indikátory Strategie vzdělávací politiky ČR do roku 2020

Indikátory Strategie vzdělávací politiky ČR do roku 2020 Indikátory Strategie vzdělávací politiky ČR do roku 2020 Indikátory Strategie vzdělávací politiky České republiky do roku 2020 (dále jen Strategie ) jsou vymezeny s ohledem na tři klíčové priority Strategie,

Více

Monitorování. učitelé. žáci. další partneři. absolventi. trh práce

Monitorování. učitelé. žáci. další partneři. absolventi. trh práce M a l á t o v a t e l. 2 9 5 e-m a i l : Vývoj vzdělávání a školství v krajích ČR Kvalita a evaluace Radim Ryška Seminář k projektu ESF Kvalita II Praha a Brno, 15. a 17. ledna 2008 M a l á t o v a t e

Více

Výzkum sociální změny

Výzkum sociální změny UK FHS Historická sociologie (ZS 2011) Design kvantitativního výzkumu Výzkum sociální změny 6. část poslední aktualizace 26.11. 2011 Jiří Šafr jiri.safr(at)seznam.cz Zkoumání sociální změny V centru zájmu

Více

MINKSOVÁ, L.: Vysokoškoláci přehled hlavních sociologických výzkumů realizovaných v ČR. Data a výzkum SDA info, 4, 2010, č.1, s. 39 60.

MINKSOVÁ, L.: Vysokoškoláci přehled hlavních sociologických výzkumů realizovaných v ČR. Data a výzkum SDA info, 4, 2010, č.1, s. 39 60. Vysokoškoláci v ČR Přehled základních sociologických výzkumů vysokoškoláků Přehled zkoumaných tematických oblastí ve výzkumech vysokoškoláků Lenka Minksová Centrum pro studium vysokého školství, v.v.i.

Více

Děti nebo studium: nový pohled na staré téma. Simona Weidnerová

Děti nebo studium: nový pohled na staré téma. Simona Weidnerová Děti nebo studium: nový pohled na staré téma. Simona Weidnerová 10.10.2013 Z tiskové zprávy MŠMT k výsledkům šetření PIAAC* Zajímavým poznatkem je v mezinárodním srovnání neobvyklý propad dovedností ve

Více

CURRICULUM VITAE. Prof. PhDr. Petr Matějů, Ph.D. OSOBNÍ DATA

CURRICULUM VITAE. Prof. PhDr. Petr Matějů, Ph.D. OSOBNÍ DATA CURRICULUM VITAE Prof. PhDr. Petr Matějů, Ph.D. OSOBNÍ DATA Datum a místo narození: Praha, 22.7.1950 Rodinný stav: ženatý, dvě děti (nar. 1972 a 1985) Občanství: Česká republika ZAMĚSTNÁNÍ: Současná: Sociologický

Více

Vybrané ukazatele ekonomiky zdravotnictví v mezinárodním srovnání. Selected Economic Indicators of Health Care in International Comparison

Vybrané ukazatele ekonomiky zdravotnictví v mezinárodním srovnání. Selected Economic Indicators of Health Care in International Comparison Aktuální informace Ústavu zdravotnických informací a statistiky České republiky Praha 31. 8. 2012 42 Vybrané ukazatele ekonomiky zdravotnictví v mezinárodním srovnání Selected Economic Indicators of Health

Více

Vybrané ukazatele ekonomiky zdravotnictví v mezinárodním srovnání. Selected Economic Indicators of Health in International Comparison

Vybrané ukazatele ekonomiky zdravotnictví v mezinárodním srovnání. Selected Economic Indicators of Health in International Comparison Aktuální informace Ústavu zdravotnických informací a statistiky České republiky Praha 16. 7. 2009 35 Vybrané ukazatele ekonomiky zdravotnictví v mezinárodním srovnání Selected Economic Indicators of Health

Více

Uplatnění mladých lidí na trhu práce po ukončení svého studia, Ondřej Nývlt prezentace IPN KREDO. www.kredo.reformy-msmt.cz

Uplatnění mladých lidí na trhu práce po ukončení svého studia, Ondřej Nývlt prezentace IPN KREDO. www.kredo.reformy-msmt.cz Uplatnění mladých lidí na trhu práce po ukončení svého studia, Ondřej Nývlt prezentace IPN KREDO www.kredo.reformy-msmt.cz Osoby ve věku 30-34 let podle vybraných typů dosaženého vzdělání a pohlaví (1995-2013)

Více

Úvod: třídní analýza a sociální mobilita

Úvod: třídní analýza a sociální mobilita Úvod: třídní analýza a sociální mobilita Sociální stratifikace je výrazem dvou typů nerovností: nerovnosti v životních podmínkách a nerovnosti v životních šancích. Nerovnost v životních podmínkách odkazuje

Více

IV.4 Mobilita kvalifikovaných lidských zdrojů

IV.4 Mobilita kvalifikovaných lidských zdrojů IV.4 Mobilita kvalifikovaných lidských zdrojů Základem pro monitorování pohybu kvalifikovaných lidských zdrojů ve vědě a technologiích na mezinárodní úrovni je souhrnná publikace OECD - Science, Technology

Více

Demografické trendy a regionální diferenciace terciárního vzdělávání

Demografické trendy a regionální diferenciace terciárního vzdělávání Demografické trendy a regionální diferenciace terciárního vzdělávání Jitka Rychtaříková Tým TA01 konference KREDO, Praha, 24. 9. 2015 www.kredo.reformy-msmt.cz Tým TA01: Jitka Rychtaříková - vedoucí týmu

Více

ISBN 80-211- 0457-0 9 7 8 8 0 2 1 1 0 4 5 7 0

ISBN 80-211- 0457-0 9 7 8 8 0 2 1 1 0 4 5 7 0 ISBN 8-211- 457-9 78821 1457 ČESKÉ ŠKOLSTVÍ V MEZINÁRODNÍM SROVNÁNÍ Stručné seznámení s vybranými ukazateli publikace OECD Education at a Glance 23 Praha 23 ISBN 8-211-457- OBSAH OBSAH STRUČNĚ O PUBLIKACI

Více

Jak se ve světle nových dat v ČR vyvíjely vzdělanostní nerovnosti?

Jak se ve světle nových dat v ČR vyvíjely vzdělanostní nerovnosti? KONFERENCE: LIDSKÝ KAPITÁL A INVESTICE DO VZD LÁNÍ (16. ROČNÍK) Jak se ve světle nových dat v ČR vyvíjely vzdělanostní nerovnosti? Výsledky z analýz provedených na českém souboru PIAAC (2011) a SIALS (1998)

Více

Email: jana.strakova@isea.cz, jana.strakova@pedf.cuni.cz, jana.strakova@aisis.cz

Email: jana.strakova@isea.cz, jana.strakova@pedf.cuni.cz, jana.strakova@aisis.cz Jméno a příjmení: STRAKOVÁ Jana Titul: RNDr. _ Ph.D. Obor: věda, vzdělávání Specializace: vystudovala fyz. elektroniku a optiku, koordinátorka a vedoucí mezinárodních výzkumů pro vzdělávání, reforma vysokého,

Více

Bílá kniha terciárního vzdělávání

Bílá kniha terciárního vzdělávání Bílá kniha terciárního vzdělávání Potřebujeme novou Bílou knihu? 18. 9. 2007 Aleš Vlk Potřebujeme novou BK? Potřebujeme nějaké změny v terciárním vzdělávání? PROČ? Plní terciární vzdělávání v ČR své základní

Více

Daňová teorie a politika, úvod

Daňová teorie a politika, úvod Daňová teorie a politika, úvod Úvod Základní prvky daňové techniky a jejich uplatnění. Daňový systém ČR, jeho význam a vývoj. Veřejný rozpočet veřejné příjmy neúvěrové daňové nedaňové úvěrové veřejné výdaje

Více

Vybrané ukazatele ekonomiky zdravotnictví v mezinárodním srovnání. Selected Economic Indicators of Health Care in International Comparison

Vybrané ukazatele ekonomiky zdravotnictví v mezinárodním srovnání. Selected Economic Indicators of Health Care in International Comparison Aktuální informace Ústavu zdravotnických informací a statistiky České republiky Praha 7. 9. 2015 7 Vybrané ukazatele ekonomiky zdravotnictví v mezinárodním srovnání Selected Economic Indicators of Health

Více

Rozvoj vzdělávání žáků karvinských základních škol v oblasti cizích jazyků Registrační číslo projektu: CZ.1.07/1.1.07/ VZDĚLÁVÁNÍ V EU A ČR

Rozvoj vzdělávání žáků karvinských základních škol v oblasti cizích jazyků Registrační číslo projektu: CZ.1.07/1.1.07/ VZDĚLÁVÁNÍ V EU A ČR Rozvoj vzdělávání žáků karvinských základních škol v oblasti cizích jazyků Registrační číslo projektu: CZ.1.07/1.1.07/02.0162 VZDĚLÁVÁNÍ V EU A ČR 2010 Ing. Andrea Sikorová, Ph.D. 1 Vzdělávání v EU a ČR

Více

Email: jana.strakova@isea.cz, jana.strakova@pedf.cuni.cz, jana.strakova@aisis.cz

Email: jana.strakova@isea.cz, jana.strakova@pedf.cuni.cz, jana.strakova@aisis.cz Jméno a příjmení: STRAKOVÁ Jana Titul: RNDr. _ Ph.D. Obor: věda, vzdělávání Specializace: vystudovala fyz. elektroniku a optiku, koordinátorka a vedoucí mezinárodních výzkumů pro vzdělávání, reforma vysokého,

Více

Rozdílná podpora výzkumu, vývoje a inovací v zemích EU: příspěvek k divergenci jejich ekonomik?

Rozdílná podpora výzkumu, vývoje a inovací v zemích EU: příspěvek k divergenci jejich ekonomik? Rozdílná podpora výzkumu, vývoje a inovací v zemích EU: příspěvek k divergenci jejich ekonomik? Ing. Karel Mráček, CSc. Institut evropské integrace, NEWTON College, a. s. Vědeckopopularizační seminář Harmonizace

Více

Daňová teorie a politika. Prof. Ing. Václav Vybíhal, CSc.

Daňová teorie a politika. Prof. Ing. Václav Vybíhal, CSc. Daňová teorie a politika Prof. Ing. Václav Vybíhal, CSc. Blok 3 Daňové ukazatele uplatňované při mezinárodních komparacích 1. Daňová kvóta. 2. Ukazatelé globální progresivity daní. 3. Giniho koeficient.

Více

Absolventi vysokých škol a vývoj požadavků trhu práce

Absolventi vysokých škol a vývoj požadavků trhu práce Malátova 17, 150 00 Praha 5 tel.: + 420 221 900 513 e-mail: jan.koucky@pedf.cuni.cz Absolventi vysokých škol a vývoj požadavků trhu práce Jan Koucký Vysoké školství a požadavky praxe VŠO, Praha, 5. června

Více

ÚČAST DOSPĚLÝCH V DALŠÍM VZDĚLÁVÁNÍ V ČR A EU

ÚČAST DOSPĚLÝCH V DALŠÍM VZDĚLÁVÁNÍ V ČR A EU ÚČAST DOSPĚLÝCH V DALŠÍM VZDĚLÁVÁNÍ V ČR A EU Ing. Věra Czesaná, CSc. Národní vzdělávací fond Národní observatoř zaměstnanosti a vzdělávání Konference Moje profese České Budějovice, 21. září 6 Obsah prezentace

Více

Vybrané ukazatele ekonomiky zdravotnictví v mezinárodním srovnání. Selected Economic Indicators of Health Care in International Comparison

Vybrané ukazatele ekonomiky zdravotnictví v mezinárodním srovnání. Selected Economic Indicators of Health Care in International Comparison Aktuální informace Ústavu zdravotnických informací a statistiky České republiky Praha 23. 9. 2013 42 Vybrané ukazatele ekonomiky zdravotnictví v mezinárodním srovnání Selected Economic Indicators of Health

Více

MODEL ZAMĚSTNANOSTI A PŘEPRAVY

MODEL ZAMĚSTNANOSTI A PŘEPRAVY MODEL ZAMĚSTNANOSTI A PŘEPRAVY Kateřina Pojkarová Anotace:Článek se zabývá vzájemnými vazbami, které spojují počet zaměstnaných osob a osobní přepravu vyjádřenou jako celek i samostatně pro různé druhy

Více

Využití indikátorů při hodnocení spravedlivosti vzdělávacích systémů

Využití indikátorů při hodnocení spravedlivosti vzdělávacích systémů Využití indikátorů při hodnocení spravedlivosti vzdělávacích systémů Cyklus přednášek: Podněty pro pedagogický výzkum PdF MUNI v Brně, 13. 5. 2008 David Greger PedF UK v Praze Ústav výzkumu a rozvoje vzdělávání

Více

HARMONIZAZE PROFESNÍHO A RODINNÉHO ŽIVOTA V KONTEXTU SOUDOBÝCH TRHŮ PRÁCE. Magdalena Kotýnková NF VŠE v Praze

HARMONIZAZE PROFESNÍHO A RODINNÉHO ŽIVOTA V KONTEXTU SOUDOBÝCH TRHŮ PRÁCE. Magdalena Kotýnková NF VŠE v Praze HARMONIZAZE PROFESNÍHO A RODINNÉHO ŽIVOTA V KONTEXTU SOUDOBÝCH TRHŮ PRÁCE Magdalena Kotýnková NF VŠE v Praze Obsah prezentace Změna závislosti mezi ekonomickým růstem a objemem a kvalitou pracovní síly

Více

Východiska pro reformu: financování, diverzifikace, soukromé zdroje

Východiska pro reformu: financování, diverzifikace, soukromé zdroje Východiska pro reformu: financování, diverzifikace, soukromé zdroje Daniel Münich (CERGE-EI, MŠMT) VÝCHODISKA: trendy Léta ~1997 2000 Léta ~2000 2005 Nárůst počtu studentů 19% Nominální nárůst prostředků

Více

Koncepce rozvoje knihoven ČR na léta 2011 2015. Vít Richter Národní knihovna ČR vit.richter@nkp.cz

Koncepce rozvoje knihoven ČR na léta 2011 2015. Vít Richter Národní knihovna ČR vit.richter@nkp.cz Koncepce rozvoje knihoven ČR na léta 2011 2015 Vít Richter Národní ČR vit.richter@nkp.cz EU = 63 000 veřejných knihoven, ČR = 5 401 EU = 1,3VK/10 000 obyv. ČR = 5,1VK/10 000 obyv. Knihovny jsou financovány

Více

CURRICULUM VITAE Prof. PhDr. Petr Matějů, Ph.D.

CURRICULUM VITAE Prof. PhDr. Petr Matějů, Ph.D. CURRICULUM VITAE Prof. PhDr. Petr Matějů, Ph.D. PERSONAL DATA Place and date of birth: Prague, Czechoslovakia, July 22, 1950 Marital status: Married, two children, born in 1972 and 1985 Citizenship: Czech

Více

Absolventi vysokých škol a požadavky trhu práce

Absolventi vysokých škol a požadavky trhu práce Malátova 17, 150 00 Praha 5 tel.: + 420 221 900 513 e-mail: jan.koucky@pedf.cuni.cz Absolventi vysokých škol a požadavky trhu práce Jan Koucký Studenti a absolventi Tisková konference LMC Praha, 16. května

Více

KATALOGIZACE V KNIZE NÁRODNÍ KNIHOVNA ČR. Průcha, Jan Srovnávací pedagogika / Jan Průcha. Vyd. 1. Praha: Portál, 2006. 264 s. ISBN 80 7367 155 7

KATALOGIZACE V KNIZE NÁRODNÍ KNIHOVNA ČR. Průcha, Jan Srovnávací pedagogika / Jan Průcha. Vyd. 1. Praha: Portál, 2006. 264 s. ISBN 80 7367 155 7 KATALOGIZACE V KNIZE NÁRODNÍ KNIHOVNA ČR Průcha, Jan Srovnávací pedagogika / Jan Průcha. Vyd. 1. Praha: Portál, 2006. 264 s. ISBN 80 7367 155 7 37.013.74 srovnávací pedagogika studie 37 Výchova a vzdělávání

Více

Budoucnost kohezní politiky EU

Budoucnost kohezní politiky EU Budoucnost kohezní politiky EU Daniela Grabmüllerová Stanislav Cysař Ministerstvo pro místní rozvoj Rozpočet a finanční vize obcí, měst a krajů Praha, 23. září 2010 Klíčové milníky - EU Schválení Strategie

Více

Rozhodování žáků absolventských ročníků základních škol o další vzdělávací a profesní dráze

Rozhodování žáků absolventských ročníků základních škol o další vzdělávací a profesní dráze 21. 11. 2013, Bratislava Inovatívne technológie včasnej prevencie v poradenských systémoch a preventívnych programoch Rozhodování žáků absolventských ročníků základních škol o další vzdělávací a profesní

Více

Teorie lidského kapitálu význam vzdělání

Teorie lidského kapitálu význam vzdělání Teorie lidského kapitálu význam vzdělání Lidský kapitál v ekonomické teorii - Termín pro označení znalostí a schopností pracovníka. - Merkantelisté, William Pety vzdělání za jeden z důleţitých faktorů

Více

CO VŠECHNO PRO VÁS DĚLÁME? aneb své zájmy dokážeme lépe hájit společně

CO VŠECHNO PRO VÁS DĚLÁME? aneb své zájmy dokážeme lépe hájit společně CO VŠECHNO PRO VÁS DĚLÁME? aneb své zájmy dokážeme lépe hájit společně Praha, 16. května 2013 Operačního programu Lidské zdroje a zaměstnanost a státního rozpočtu Zpracování analýz sociálního dialogu a

Více

2015 Dostupný z

2015 Dostupný z Tento dokument byl stažen z Národního úložiště šedé literatury (NUŠL). Datum stažení: 21.12.2016 Průměrný věk pracujících se za dvacet let zvýšil o téměř čtyři roky Mejstřík, Bohuslav ; Petráňová, Marta

Více

Education at a Glance: OECD Indicators 2005 Edition. Stručný pohled na školství v ukazatelích OECD ročník 2005

Education at a Glance: OECD Indicators 2005 Edition. Stručný pohled na školství v ukazatelích OECD ročník 2005 Education at a Glance: OECD Indicators 2005 Edition Summary in Czech Stručný pohled na školství v ukazatelích OECD ročník 2005 Přehled v českém jazyce Vzdělání a celoživotní vzdělávání hrají klíčovou roli

Více

Informační společnost z pohledu statistiky

Informační společnost z pohledu statistiky Konference ISSS 2007, Hradec Králové Informační společnost z pohledu statistiky Martin MANA Oddělení statistiky výzkumu, vývoje a informační společnosti Obsah prezentace KONCEPT INFORMAČNÍ SPOLEČNOSTI

Více

Mediánový věk populace [demo_pjanind] 41,1 40,8 41,0 40,6 40,4 40,3 40,2 40,0

Mediánový věk populace [demo_pjanind] 41,1 40,8 41,0 40,6 40,4 40,3 40,2 40,0 Demografie SOUHRN Nejstaršími státy Evropy, kde mediánový věk jejich obyvatel je 42 a více let, jsou Rakousko, Řecko, Finsko, Itálie a Německo. Nejmladšími státy z tohoto pohledu jsou Irsko, Island a Makedonie,

Více

4. Pracující (zaměstnaní) senioři

4. Pracující (zaměstnaní) senioři Senioři v letech 2 a 215 4. Pracující (zaměstnaní) senioři Jako zaměstnaní se označují všichni pracující - např. zaměstnanci, osoby samostatně výdělečně činné (OSVČ), členové produkčních družstev apod.

Více

2. Zdroje ekonomického růstu v ČR

2. Zdroje ekonomického růstu v ČR 2. Zdroje ekonomického růstu v ČR Ve standardním pojetí makroekonomické analýzy nabídkové strany ekonomiky tvoří zdroje ekonomického růstu práce, fixní kapitál a produktivita faktorů, resp. technologický

Více

A. Datová příloha k potřebám regionálního školství

A. Datová příloha k potřebám regionálního školství A. Datová příloha k potřebám regionálního školství 1 Významný počet žáků nedosahuje ani základní úrovně v klíčových kompetencích Graf ukazuje podíl žáků, kteří dosáhli nižší úrovně než 2 (tmavě modré)

Více

České školství v mezinárodním srovnání

České školství v mezinárodním srovnání České školství v mezinárodním srovnání Česká republika v indikátorech OECD, resp. v indikátorech publikace Education at a Glance 2014 OECD zveřejňuje 9. 9. 2014 v 11:00 publikaci Education at a Glance,

Více

Vybrané ukazatele ekonomiky zdravotnictví v mezinárodním srovnání. Selected Economic Indicators of Health Care in International Comparison

Vybrané ukazatele ekonomiky zdravotnictví v mezinárodním srovnání. Selected Economic Indicators of Health Care in International Comparison Aktuální informace Ústavu zdravotnických informací a statistiky České republiky Praha 1. 8. 2014 19 Vybrané ukazatele ekonomiky zdravotnictví v mezinárodním srovnání Selected Economic Indicators of Health

Více

STATISTIKY CESTOVNÍHO RUCHU JIŽNÍ ČECHY 2007

STATISTIKY CESTOVNÍHO RUCHU JIŽNÍ ČECHY 2007 2007 Jihočeská centrála cestovního ruchu Jírovcova 1, P.O.Box 80 CZ 370 21 České Budějovice Telefon: +420 386 358 727 9 Fax: +420 386 358 728 E mail: info@jccr.cz WWW: www.jccr.cz Zpracoval: Jakub KADLEČEK

Více

Evaluace středních škol

Evaluace středních škol Evaluace středních škol v projektu Kvalita II Radim Ryška Seminář k projektu ESF Kvalita II A 1 2: Evaluace středních škol M a l á t o v a t e l. 2 9 5 e-m a i l : 1. Celkový koncept kvality; žák, škola

Více

Česká republika. Obrázek 1: Přehled o vývoji počtů nově přijímaných žáků v ČR. 1. ročníku SŠ. 1

Česká republika. Obrázek 1: Přehled o vývoji počtů nově přijímaných žáků v ČR. 1. ročníku SŠ. 1 Česká republika Přehled o nově přijímaných žácích Celkový počet žáků nově přijatých do denního studia na středních a vyšších odborných školách ve školním roce 2013/2014 činil 116 842, z toho do studia

Více

PhDr. Lucie Smékalová, Ph.D. Zdroje: RABUŠICOVÁ, M. Sociologie výchovy. In Průcha, J. Pedagogická encyklopedie. Praha: Portál, 2009, s

PhDr. Lucie Smékalová, Ph.D. Zdroje: RABUŠICOVÁ, M. Sociologie výchovy. In Průcha, J. Pedagogická encyklopedie. Praha: Portál, 2009, s PROBLEMATIKA SOCIOLOGIE VÝCHOVY Sociologie výchovy: otázky a odpovědi PhDr. Lucie Smékalová, Ph.D. Zdroje: RABUŠICOVÁ, M. Sociologie výchovy. In Průcha, J. Pedagogická encyklopedie. Praha: Portál, 2009,

Více

GENDEROVÉ STEREOTYPY VE ŠKOLE

GENDEROVÉ STEREOTYPY VE ŠKOLE EVROPSKÝ SOCIÁLNÍ FOND "PRAHA & EU": INVESTUJEME DO VAŠÍ BUDOUCNOSTI" VŠCHT Praha: Inovace studijního programu Specializace v pedagogice (CZ.2.17/3.1.00/36318) GENDEROVÉ STEREOTYPY VE ŠKOLE PhDr. Irena

Více

Hlavní zjištění výzkumu PISA 2009 Umíme ještě číst?

Hlavní zjištění výzkumu PISA 2009 Umíme ještě číst? Hlavní zjištění výzkumu PISA 2009 Umíme ještě číst? Jana Palečková Vladislav Tomášek Josef Basl Ústav pro informace ve vzdělávání Praha 2010 Tato publikace byla vydána jako plánovaný výstup projektu ME

Více

Číslo projektu 1 J 005/04-DP2 Název Nerovnosti v šancích na vzdělání: jejich rozsah, zdroje,

Číslo projektu 1 J 005/04-DP2 Název Nerovnosti v šancích na vzdělání: jejich rozsah, zdroje, Číslo projektu 1 J 005/04-DP2 Název Nerovnosti v šancích na vzdělání: jejich rozsah, zdroje, sociální a ekonomické důsledky, strategie řešení Doba řešení 2004-2009 Řešitel Řešitel: (spoluřešitelé) prof.

Více

SOCIOLOGICKÁ ANALÝZA PŘECHODŮ ROMSKÝCH DĚTÍ ZE SOCIÁLNĚ VYLOUČENÉHO PROSTŘEDÍ ZE ZÁKLADNÍCH NA STŘEDNÍ ŠKOLY. Prezentace výsledků. www.gac.

SOCIOLOGICKÁ ANALÝZA PŘECHODŮ ROMSKÝCH DĚTÍ ZE SOCIÁLNĚ VYLOUČENÉHO PROSTŘEDÍ ZE ZÁKLADNÍCH NA STŘEDNÍ ŠKOLY. Prezentace výsledků. www.gac. SOCIOLOGICKÁ ANALÝZA PŘECHODŮ ROMSKÝCH DĚTÍ ZE SOCIÁLNĚ VYLOUČENÉHO PROSTŘEDÍ ZE ZÁKLADNÍCH NA STŘEDNÍ ŠKOLY Prezentace výsledků www.gac.cz TENTO PROJEKT BYL PODPOŘEN Z DOTAČNÍHO PROGRAMU MŠMT NA PODPORU

Více

Vzdělávání dětí a žáků z rodin s nízkým ekonomickým statusem

Vzdělávání dětí a žáků z rodin s nízkým ekonomickým statusem Evropský sociální fond Praha & EU: Investujeme do vaší budoucnosti Vzdělávací program Integrativní vzdělávání žáků se speciálními vzdělávacími potřebami na ZŠ a SŠ běžného typu MODUL A Distanční text k

Více

Kulturní a sociálně ekonomické zdroje nerovností v šancích na dosažení vysokoškolského vzdělání v České republice v letech 1948-1999 1

Kulturní a sociálně ekonomické zdroje nerovností v šancích na dosažení vysokoškolského vzdělání v České republice v letech 1948-1999 1 Kulturní a sociálně ekonomické zdroje nerovností v šancích na dosažení vysokoškolského vzdělání v České republice v letech 1948-1999 1 Petr Matějů - Blanka Řeháková - Natalie Simonová 2 Sociologický ústav

Více

19. dubna 2002, Bartošovice v Orlických horách. Studentská komory Rady vysokých škol FINANCOVÁNÍ VYSOKÉHO ŠKOLSTVÍ

19. dubna 2002, Bartošovice v Orlických horách. Studentská komory Rady vysokých škol FINANCOVÁNÍ VYSOKÉHO ŠKOLSTVÍ 19. dubna 2002, Bartošovice v Orlických horách Studentská komory Rady vysokých škol FINANCOVÁNÍ VYSOKÉHO ŠKOLSTVÍ Studentská komora Rady vysokých škol (SK RVŠ) je vrcholnou reprezentací studentů veřejných,

Více

A ICT odborníci. Více informací o ICT odbornících naleznete na: https://www.czso.cz/csu/czso/lidske_zdroje_pro_informacni_technologie

A ICT odborníci. Více informací o ICT odbornících naleznete na: https://www.czso.cz/csu/czso/lidske_zdroje_pro_informacni_technologie Počty a mzdy ICT odborníků Od roku 2011 se v ČR odborníci v oblasti informačních a komunikačních technologií (dále jen ICT odborníci) dělí dle Klasifikace zaměstnání (CZ- ISCO) do dvou hlavních kategorií:

Více

Sekce D Lidské zdroje pro výzkum a inovace. Úvodní slovo přednesl moderátor sekce prof. Petr Matějů.

Sekce D Lidské zdroje pro výzkum a inovace. Úvodní slovo přednesl moderátor sekce prof. Petr Matějů. Sekce D Lidské zdroje pro výzkum a inovace Úvodní slovo přednesl moderátor sekce prof. Petr Matějů. Sekce D zahájila diskusi srovnáním základních pilířů konkurenceschopnosti ČR a zemí, které jsou v tomto

Více

Vývoj slovenskej ekonomiky a potreba vysokoškolákov v medzinárodnom porovnaní

Vývoj slovenskej ekonomiky a potreba vysokoškolákov v medzinárodnom porovnaní Vývoj slovenskej ekonomiky a potreba vysokoškolákov v medzinárodnom porovnaní Jan Koucký Konferencia Prognózovanie potrieb trhu práce Hotel Crowne Plaza, Bratislava, 14. novembra 2014 1. Středisko vzdělávací

Více

Socio-ekonomické determinanty zdraví. MUDr. Kristýna Žejglicová, SZÚ Praha

Socio-ekonomické determinanty zdraví. MUDr. Kristýna Žejglicová, SZÚ Praha Socio-ekonomické determinanty zdraví MUDr. Kristýna Žejglicová, SZÚ Praha Socio-ekonomická nerovnost ve zdraví na začátku 21.století ve všech zemích EU nárůst v posledních desetiletích Lidé s nižším sociálně-ekonomickým

Více

České školství v mezinárodním srovnání 2015

České školství v mezinárodním srovnání 2015 České školství v mezinárodním srovnání 2015 Česká republika v indikátorech OECD, resp. v indikátorech publikace Education at a Glance 2015 OECD zveřejnila 24. listopadu 2015 v 11:00 publikaci Education

Více

(pracovní materiál do výuky, ot. 4, bez jazykové korektury, sestavila K. Vlčková)

(pracovní materiál do výuky, ot. 4, bez jazykové korektury, sestavila K. Vlčková) (pracovní materiál do výuky, ot. 4, bez jazykové korektury, sestavila K. Vlčková) Rozlišovány bývají dvě základních paradigmata pedagogické metodologie, resp. kvantitativní a kvalitativní metodologie.

Více

Další vzdělávání a rozvoj kompetencí

Další vzdělávání a rozvoj kompetencí Mezinárodní výzkum dospělých Další vzdělávání a rozvoj kompetencí Výsledky mezinárodního výzkumu OECD PIAAC v České republice a jejich implikace pro veřejné politiky Konference, 27.11.2013 Věra Czesaná,

Více

VZDĚLÁVÁNÍ cesta k úspěch

VZDĚLÁVÁNÍ cesta k úspěch VZDĚLÁVÁNÍ cesta k úspěch Dokument VIZE 2020 Vzdělávání je cesta k úspěšnému prožití osobního a profesního života. Smyslem politiky ODS je proto takové prostředí, ve kterém si občané najdou svoji vlastní

Více

Jana Straková. Tento projekt je spolufinancován Evropským sociálním fondem a státním rozpočtem České republiky

Jana Straková. Tento projekt je spolufinancován Evropským sociálním fondem a státním rozpočtem České republiky Jana Straková Tento projekt je spolufinancován Evropským sociálním fondem a státním rozpočtem České republiky Obsah Základní informace o mezinárodních výzkumech vědomostí a dovedností a jejich zjištěních

Více

HLAVNÍ ZJIŠTĚNÍ PISA 2012

HLAVNÍ ZJIŠTĚNÍ PISA 2012 HLAVNÍ ZJIŠTĚNÍ PISA 2012 C b a A α. c B MATEMATICKÁ GRAMOTNOST PATNÁCTILETÝCH ŽÁKŮ HLAVNÍ ZJIŠTĚNÍ PISA 2012 MATEMATICKÁ GRAMOTNOST PATNÁCTILETÝCH ŽÁKŮ Jana Palečková, Vladislav Tomášek a kol. Česká

Více

Jak a kde získat finance na studium v Evropě?

Jak a kde získat finance na studium v Evropě? Jak a kde získat finance na studium v Evropě? Národní agentura pro evropské vzdělávací programy (NAEP) funguje od 1.1.2007 při Domu zahraničních služeb Ministerstva školství, mládeže a tělovýchovy, vznikla

Více

Obsah. 1. Obecné informace/metodologie 2. Souhrnný profil 3. Očekávání studentů a hodnocení univerzity 4. Vzdělání a kariéra

Obsah. 1. Obecné informace/metodologie 2. Souhrnný profil 3. Očekávání studentů a hodnocení univerzity 4. Vzdělání a kariéra Czech Edition Obsah 1. Obecné informace/metodologie 2. Souhrnný profil 3. Očekávání studentů a hodnocení univerzity 4. Vzdělání a kariéra trendence radius of action over 530,000 participants 27 countries

Více

Mezinárodní asociace pro hodnocení výsledků vzdělávání (IEA) 1991 RLS Reading Literacy Study Snaha zachytit trendy vývoje ČG Doplňuje

Mezinárodní asociace pro hodnocení výsledků vzdělávání (IEA) 1991 RLS Reading Literacy Study Snaha zachytit trendy vývoje ČG Doplňuje Čtenářská gramotnost Výzkumy PIRLS, PISA, Jak čtou české děti PIRLS x PISA IEA Respondenti: 9-10 letí ţáci (4. třída) Část mezinárodního výzkumu, doplňuje TIMSS (M-Př) 4letá periodicita Komplexnější pohled

Více

Přístupy ke zkoumání slaďování osobního a pracovního života

Přístupy ke zkoumání slaďování osobního a pracovního života Přístupy ke zkoumání slaďování osobního a pracovního života Mgr. et Mgr. Lenka Formánková, Ph.D. Sociologický ústav AV ČR, v.v.i. 23. 10. - 24. 10. 2014 v Brně Konference Slaďování soukromého a pracovního

Více

Hrubý domácí produkt v členských zemích EU, výdaje na zdravotnictví v zemích EU a zdroje jejich financování

Hrubý domácí produkt v členských zemích EU, výdaje na zdravotnictví v zemích EU a zdroje jejich financování Aktuální informace Ústavu zdravotnických informací a statistiky České republiky Praha 1.10.2004 59 Hrubý domácí produkt v členských zemích EU, výdaje na zdravotnictví v zemích EU a zdroje jejich financování

Více

Postavení českého trhu práce v rámci EU

Postavení českého trhu práce v rámci EU 29. 7. 2016 Postavení českého trhu práce v rámci EU Pravidelná analýza se zaměřuje na mezinárodní porovnání vybraných indikátorů trhu práce v členských zemích EU. V 1. čtvrtletí roku 2016 se téměř ve všech

Více