SOUHRNNÁ ZPRÁVA TESTOVÁNÍ 9. ROČNÍKŮ

Transkript

1 SOUHRNNÁ ZPRÁVA TESTOVÁNÍ 9. ROČNÍKŮ listopad 2010

2 OBSAH: Úvod 3 Jak interpretovat výsledky 4 I. Jak se dají výsledky použít 4 II. Základní pojmy 6 Souhrnná část 8 Zúčastněné školy 8 Výsledky testování 9 Analýza výsledků testování 20 Dotazníkové šetření učitelů 21 Návod k interpretaci tabulek a grafů 25 Rozdělení testů do částí

3 Ve zprávě komentujeme výsledky testování 9. ročníků základních škol a odpovídajících ročníků víceletých gymnázií. Toto testování proběhlo v rámci projektů Komplexní evaluační analýza (KEA) a STONOŽKA (STZŠ), do kterých jsou zapojeny školy z celé ČR. Zúčastněné školy testovaly své žáky od 8. do 19. listopadu 2010; v průběhu testování byl na žádost části škol posunut termín ukončení testování o sedm dní. Posunutí uzávěrky testování nemělo vliv na včasné zpracování a odeslání výsledků do škol. Celkově měli žáci 9. ročníků k dispozici testy z českého jazyka, matematiky, obecných studijních předpokladů, anglického a německého jazyka. Součástí projektu byly elektronické dotazníky pro učitele všech testovaných předmětů. Školy zapojené do KEA navíc vyplňovaly dotazníky žáků a rodičů

4 Začněte zde! Zpráva pro školu je rozdělena do tří částí, obsahuje: IZZ individuální zprávu pro žáka, AZ analytickou část s konkrétními výsledky vaší školy (v grafech a tabulkách), SZ souhrnnou část (nyní čtete) s výsledky za celé šetření. Prostudujte si úvodní část SZ s vysvětlením základních pojmů a projděte si souhrnné výsledky za celé testování. Dobře se zorientujete v používané terminologii a získáte podklady pro interpretaci svých školních výsledků v analytické zprávě. I. Jak se dají výsledky použít, co se z testu můžete dozvědět Jak využít analytickou zprávu? Pozitivní výsledky testů jsou pro školu přínosem, může je použít do výroční a autoevaluační zprávy, ví, na čem lze budovat pověst školy (např. výborné využití potenciálu slabších žáků, nadprůměrné výsledky v literatuře nebo v aplikačních dovednostech, které svědčí o dosahování vyšší úrovně dovedností, než jsou jen pasivní znalosti). Negativní výsledky zase mohou být tím správným impulsem pro analýzu jejich příčin (např. hlubší audit klimatu školy, systematická a podrobná analýza příčin odchylky výsledků v matematice atd.) a plánování změn (např. změny ve výuce posílení slohové výchovy, personální změny, nákup pomůcek, školení pedagogů). Pro větší přehlednost a užitečnost můžeme analytickou zprávu dělit na: set určený pro školu (souhrnné informace pro školu) set určený pro předmětové komise (grafy zachycující analýzu předmětu). Set pro školu zahrnuje souhrnné tabulky a grafy, které se týkají celé školy. Do tohoto setu patří také všechny výsledky OSP. Celá část je určená pro vedení školy, práce s těmito výsledky je na každé škole odlišná. Výsledky obdrží např. třídní učitelé, případně mohou kopii dostat vyučující jednotlivých předmětů, aby dokázali posoudit, jak rozvíjejí předpoklady svých žáků, či jak kompenzovat např. nedostatečné studijní předpoklady žáků. Set pro předmětové komise se skládá z konkrétních výsledků jednotlivých tříd v rámci daného předmětu. Předmětové komise často porovnávají výsledky jednotlivých tříd, zamýšlejí se nad úspěšností v jednotlivých částech a v jednotlivých úlohách. Výsledky má k dispozici také vyučující daného předmětu. Porovnávat můžete také rozdíly v jednotlivých třídách. Vše samozřejmě dále souvisí s charakterem školy se zaměřením a s cíli školy, s vyučujícími v dané třídě, se složením žáků. Díky tomu lze odhalit případné chyby ve výuce a rozhodnout o následných opatřeních. Některým školám se osvědčilo vypracování zprávy předmětovou komisí i s návrhy konkrétních opatření kde mají jednotlivé třídy nedostatky, kde mohou být příčiny a jak je možné je řešit. Při opakovaném testování žáků ve vyšším ročníku pak můžete sledovat, zda opatření fungují

5 Výsledkové listy žáků mohou tvořit základ portfolia žáka, lze je použít při sebehodnocení žáka nebo jako podklad pro výchovné poradce. Jak výsledky správně pochopit aneb na co při interpretaci nesmíme zapomenout Důležité je zařazení projektu do autoevaluačního systému školy a zejména zajištění jeho návaznosti na další evaluační nástroje, které škola používá nebo plánuje použít. Tyto nástroje by projekt měly doplňovat nebo následně umožňovat zjišťování funkčnosti změn ve výuce nebo v klimatu školy (výsledky by vždy měly být východiskem pro další postup, nikoli jen konstatováním stavu). Test s použitím uzavřených úloh má samozřejmě své limity, ale pomůže vám doplnit vaše informace o jednotlivých žácích, které získáváte jinými nástroji, např. dotazníkovým šetřením, pozorováním chování a práce žáka, rozhovorem, rozborem portfolia žáka, ověřováním jiných předpokladů, znalostí a dovedností. Srovnání s ostatními školami v podobě rámce nebo skupinového percentilu umožní dobře identifikovat odchylky od průměru a zjistit, čím se škola ve srovnání s ostatními může pochlubit a na čem musí zapracovat. Výsledky každé dílčí části projektu doplňují další zjištění, kterými škola disponuje podrobnou znalost žáků, jejich předpokladů, znalostí a dovedností, charakter jednotlivých tříd, školy a podmínek, v jakých žák pracuje (třída se zaměřením, integrovaná třída...). Při interpretaci výsledků je rovněž nutné brát vždy v úvahu celkový kontext školy (prostředí, strukturu pedagogického sboru, strukturu žáků, zaměření školy a řadu dalších faktorů, které mohou působit na výsledky žáků a mohou je vysvětlovat). Využijte k interpretaci i souhrnnou zprávu, kde kromě návodu najdete analýzu výsledků testování v rámci širšího kontextu, která prezentuje souvislosti mezi jednotlivými testy a dotazníkovými částmi a všímá si jejich vzájemných vztahů. Dozvíte se z ní, jak dopadly testy celkově, který z nich byl těžký a který byl pro žáky nejjednodušší, jaké jsou rozdíly ve výsledcích mezi žáky základních škol a víceletých gymnázií a zda mají zájmy žáků nebo klima v hodině vliv na jejich úspěšnost v testech. Neméně důležitá je i provázanost s cíli školy a zejména spolupráce všech učitelů. Aby si škola vytvořila co nejpodrobnější představu o struktuře dovedností a znalostí, je každý z předmětových testů členěn na dovednostní části a tematické části (např. rovnice, gramatika, konverzace). Test OSP je dělen podle typu myšlení. Škola pak získává celkové výsledky i výsledky dílčích částí testu. Příklad: Pro prestižní školu s rozšířenou výukou matematiky může být dosažený percentil 30 v matematice velkým zklamáním, naopak pro školu, která se potýká s personálními problémy nebo s prostředím, kvůli kterému do třídy docházejí slabší, případně problematičtí žáci, může být tento výsledek velkým úspěchem a zlepšením

6 Nezapomeňte, že výsledky testování v elektronické podobě jsou dostupné v aplikaci ScioDat i po ukončení testování, a to jak zpráva pro školu, tak databáze žáků s výsledky. Můžete tak s výsledky pracovat i v následujících letech. II. Základní pojmy Tato část vysvětluje některé důležité pojmy a termíny, které se objevují v následujícím textu a ve vaší analytické zprávě. S podrobnějším komentářem k těmto pojmům a s návodem k interpretaci se setkáte v části Návod k interpretaci tabulek a grafů na straně 25. Skupiny škol V testování jsme školy rozdělili na dvě základní skupiny: 9. třídy základních škol ročníky víceletých gymnázií odpovídající 9. ročníku ZŠ Percentil Vyjadřuje v rámci daného ročníku pořadí účastníka testu přepočtené na stupnici 0 až 100 (čím vyšší, tím lepší: 0 = nejhorší, 50 = přesný střed, 100 = nejlepší). Percentil lze též interpretovat jako procento ostatních žáků ve stejném ročníku, které účastník předstihl. Jde o základní hodnotu, kterou ve zprávě používáme pro vyjádření výsledků. Průměrný percentil je vždy 50, proto někde používáme pro přesnější určení výsledků i celkový průměrný percentil a skupinový percentil. Pokud se např. testu zúčastnilo 500 žáků, pak účastník s percentilem 80 předstihl 80 %, tj. 400 ostatních a umístil se na 100. místě. Pokud je percentil třídy 9.A 40 a percentil třídy 9.B 50, je rozdíl jejich výsledků 10 percentilových bodů (10 pcb). Skupinový percentil Pro porovnání škol stejného typu je nutné vzít v úvahu pouze žáky z těchto škol a ostatní pominout. Skupinový percentil tedy označuje percentil, který se vztahuje jen k žákům stejného typu školy a ročníku, je počítán v rámci určité skupiny. Např. žák GYM s percentilem 70 a skupinovým percentilem 55 předstihl 70 % všech ostatních účastníků testování, avšak jen 55 % žáků z víceletých gymnázií. Průměrný percentil Vysvětluje, jaký je průměrný percentil určité skupiny žáků (např. jedné třídy, určitého typu školy atd.). Počítá se jako průměr z percentilu všech žáků. Není tedy totožný se skupinovým percentilem, který se počítá pouze ze skóre dosaženého ve skupině (např. žáků gymnázií). Hrubá úspěšnost Vyjadřuje poměr (v procentech) mezi počtem správných odpovědí a počtem všech úloh. Hrubá úspěšnost není nikdy menší než čistá a nemůže nabývat záporných hodnot. Hrubou úspěšnost používáme jen v grafu analýzy po úlohách. Čistá úspěšnost (též jen úspěšnost) Vyjadřuje poměr mezi skóre dosaženým v celém testu a maximálním možným počtem bodů, kterého lze v testu dosáhnout (odpovídá počtu úloh v testu). Čistá úspěšnost může nabývat i záporných hodnot, pokud je dosaženo záporného skóre (při velkém počtu chybných odpovědí). Čistá úspěšnost je zpravidla nižší než hrubá. V rámci zprávy používáme hodnoty čisté úspěšnosti. Skóre Je dáno součtem bodů v testu. Za každou správně vyřešenou úlohu žák získává 1 bod, za nesprávně vyřešenou úlohu se odečítá bod nebo část bodu: u úloh se - 6 -

7 čtyřmi možnostmi (A) až (D) jedna třetina bodu. Pokud žák úlohu vynechá, nic se nepřičítá ani neodečítá. Důvodem tohoto na první pohled složitého výpočtu je eliminace vlivu tipování. Penalizace za nesprávnou odpověď je stanovena tak, aby náhodně tipující žák získal v průměru za test 0 bodů; pokud však dokáže v úloze vyloučit některé možnosti jako nesprávné a mezi ostatními hádá, již v průměru část bodu získá. Směrodatná odchylka Vyjadřuje, nakolik se sledovaná hodnota vzdaluje od průměru. Proto čím je větší, tím jsou větší rozdíly mezi výsledky žáků. Avšak ani když je hodnota směrodatné odchylky nízká a mezi výsledky žáků jsou malé rozdíly, nevypovídá to o jejich kvalitě mohou být jak dobré, tak špatné. Proto se často udává ve spojitosti s průměrem. Přepočtené body Používáme je ve vyhodnocení dotazníkových šetření. Jde o vážený průměr odpovědí na otázky, kde byly váhy jednotlivým odpovědím přiřazeny takto: Rozhodně souhlasím (rozhodně ano) 4 Spíše souhlasím (spíše ano) 3 Spíše nesouhlasím (spíše ne) 2 Rozhodně nesouhlasím (rozhodně ne) 1 Výsledná hodnota se pohybuje v rozmezí hodnot 1 až 4, přičemž vyšší hodnota ukazatele indikuje vyšší míru souhlasu s příslušným tvrzením nebo otázkou

8 výsledky testování výsledky dotazníkového šetření K porovnání výsledků jsme použili data škol zapojených do projektů KEA i Stonožka. Díky tomu jsme mohli k porovnání použít větší objem dat (čím větší je vzorek testovaných, tím validnější výsledky poskytuje). Celkově se testování zúčastnilo 981 škol s více než 29 tisíci žáků. Tabulka shrnuje počty testovaných subjektů podle jejich krajské příslušnosti. Celkové počty zúčastněných (včetně rozložení na školy, třídy a žáky) zobrazuje její poslední řádek. Z celkového množství otestovaných žáků tvoří základní školy asi 96 %, víceletá gymnázia necelá 4 %. Počet žáků, tříd a škol podle zastoupení v jednotlivých krajích Školy Třídy Žáci Hlavní město Praha Jihočeský kraj Jihomoravský kraj Karlovarský kraj Královéhradecký kraj Liberecký kraj Moravskoslezský kraj Olomoucký kraj Pardubický kraj Plzeňský kraj Středočeský kraj Ústecký kraj Vysočina Zlínský kraj Celkem V celorepublikovém měřítku nejde o zcela vyvážený vzorek. Svědčí o tom i podíly v jednotlivých krajích. Podíl testovaných žáků a všech žáků 9. tříd v jednotlivých krajích dokládá následující graf. Nejvíce žáků z celkové populace kraje bylo otestováno v Pardubickém kraji (přes 80 %), ve Zlínském kraji testem prošla více než polovina a v Královéhradeckém kraji necelá polovina deváťáků, v Hlavním městě Praha jsme otestovali dvě pětiny žáků letošních devátých tříd. Naopak nejmenší zájem o testování projevily školy v kraji Plzeňském a Ústeckém. Vysoké procento zúčastněných žáků v Pardubickém kraji bylo způsobeno zejména tím, že školám náklady na testování hradil kraj

9 Podíl testovaných žáků na celkovém počtu žáků 9. tříd v kraji Hlavní město Praha Jihočeský kraj Jihomoravský kraj Karlovarský kraj Královéhradecký kraj Liberecký kraj Moravskoslezský kraj Olomoucký kraj Pardubický kraj Plzeňský kraj Středočeský kraj Ústecký kraj Vysočina Zlínský kraj 0 % 10 % 20 % 30 % 40 % 50 % 60 % 70 % 80 % 90 % 100 % Víte, že nejúspěšnější žáci pocházejí z Prahy a z Jihočeského kraje? Více na straně 16. Zhruba třetina škol využila k předání odpovědí žáků internetovou aplikaci ScioDat, čtvrtina zvolila záznamové archy a 40 % škol testovalo plně on-line. Celkově bylo vyplněno přes 107 tisíc testů. Do souhrnné části zprávy byla zahrnuta jen data škol, které je zadaly do ScioDatu, popř. provedly testování v aplikaci on-line nebo zaslaly odpovědi žáků na záznamových arších ve správném termínu a bez závad. Testování Stonožka pro 9. třídy bylo tvořeno souborem pěti testů. Základ tvořila standardní trojice, obsahující test z českého jazyka, matematiky a obecných studijních předpokladů (OSP), doplněná dvojicí jazykových testů z angličtiny a němčiny. Testy obsahovaly různý počet úloh (od 30 úloh v matematice po 60 úloh v testu OSP) a byly sestaveny ve dvou časových dotacích 60 minut měli žáci na vyřešení testu z matematiky a OSP a 45 minut na testy z českého jazyka a z cizích jazyků. Všechny úlohy byly koncipovány tak, že nabízely několik odpovědí, z nichž právě jedna byla správná. Z testu německého jazyka byla během hodnocení vyřazena úloha č. 45, u níž v důsledku tiskové chyby došlo k tomu, že mezi nabízenými možnostmi byla dvě správná řešení

10 V následující části vám nabídneme odpovědi na otázky: Jak dopadly testy celkově? Jak byly náročné? Jaká je jejich spolehlivost? Údaje v tabulkách můžete porovnat se svou analytickou zprávou zařadíte si tak výsledky svých žáků, tříd či ročníků do kontextu ostatních škol. Většina výsledků je členěna podle typu školy a testu. Pouze tam, kde jsou rozdíly mezi jednotlivými testy nebo testovanými skupinami minimální, průměrné výsledky nečleníme. Základní údaje o testech Reliabilita Počet úloh Počet testovaných Český jazyk 0, Matematika 0, OSP 0, Anglický jazyk 0, Německý jazyk 0, Testy vykazují výborné psychometrické parametry reliabilitu. Tato hodnota slouží k měření přesnosti testování. Reliabilita je teoreticky číslo mezi minus nekonečnem a 1, v praxi nabývá hodnot mezi 0 a 1. Čím je reliabilita vyšší, tím menší vliv na výsledek má náhoda. Při reliabilitě 0 by šlo o výsledky zcela náhodné, při reliabilitě 1 by byly výsledky zcela přesné. Protože měříme intelektuální dovednosti, přesnosti 1 se nikdy nedosahuje. Zpravidla se reliabilita pohybuje mezi 0,5 a 0,95. Nižší reliabilita testu z matematiky použitého při testování je dána nižším počtem úloh, které byly zařazeny do zpracování. Její míra je však dostatečná, protože hodnotíme na základě více testů. Všeobecně uznávané hranice reliability: test s reliabilitou nad 0,95 je pokládán za vynikající, reliabilita nad 0,85 se pokládá za dostatečnou, pokud chceme činit rozhodnutí na základě jedné zkoušky, při třech testech je postačující reliabilita nad 0,7. CELKOVÉ VÝSLEDKY JEDNOTLIVÝCH TESTŮ PODLE TYPU ŠKOLY Tyto tabulky charakterizují především samotné testy jejich průměrnou čistou a hrubou úspěšnost. Zajímavý je údaj o počtu vynechaných a neřešených úloh (těch, které žáci pravděpodobně nestihli řešit nacházejí se za poslední zodpovězenou otázkou). Školy jsou zde rozděleny na gymnázia a ZŠ. Gymnázia Průměrná Max. Max. Min. Min. Průměrné Počet úloh čistá dosažené možné dosažené možné skóre úspěšnost skóre skóre skóre skóre Český jazyk 40 27,7 69,2 40,0 40,0 1,7-13,3 Matematika 30 16,7 55,8 30,0 30,0-4,7-10,0 OSP 60 41,6 69,4 60,0 60,0-6,1-15,6 Anglický jazyk 45 32,5 72,1 45,0 45,0-0,3-15,0 Německý jazyk 44 27,3 62,1 44,0 44,0-2,7-14,7-10 -

11 Základní školy Průměrná Max. Max. Min. Min. Průměrné Počet úloh čistá dosažené možné dosažené možné skóre úspěšnost skóre skóre skóre skóre Český jazyk 40 17,7 44,2 40,0 40,0-9,7-13,3 Matematika 30 7,6 25,3 30,0 30,0-8,7-10,0 OSP 60 25,3 42,1 60,0 60,0-11,8-15,6 Anglický jazyk 45 15,4 34,2 45,0 45,0-15,0-15,0 Německý jazyk 44 12,0 27,3 44,0 44,0-12,0-14,7 Z hlediska čisté úspěšnosti byl pro žáky stejně jako loni nejtěžší test z matematiky, a to ve skupině základních škol i víceletých gymnázií. Nejlepších výsledků dosáhli gymnazisté v testu z anglického jazyka, žáci na základních školách si nejlépe vedli v testu z českého jazyka. Průměrná čistá úspěšnost je ve všech testech značně vyšší u gymnazistů. Maximálního možného skóre bylo dosaženo v obou skupinách ve všech testech. Další tabulky nabízejí i jiné zajímavé údaje hrubou úspěšnost, podíl vynechaných a neřešených úloh. Gymnázia Průměrná Vynechané Neřešené hrubá Správně Špatně úlohy úlohy úspěšnost % Český jazyk 76,0 76,0 % 20,6 % 3,3 % 0,1 % Matematika 63,8 63,8 % 24,0 % 11,8 % 0,4 % OSP 74,1 74,1 % 17,8 % 6,7 % 1,4 % Anglický jazyk 78,3 78,3 % 18,4 % 3,0 % 0,3 % Německý jazyk 69,6 69,6 % 22,4 % 8,0 % 0,0 % Základní školy Průměrná Vynechané Neřešené hrubá Správně Špatně úlohy úlohy úspěšnost % Český jazyk 56,2 56,2 % 35,9 % 7,5 % 0,4 % Matematika 39,5 39,5 % 42,6 % 17,0 % 0,9 % OSP 51,2 51,2 % 34,9 % 11,2 % 2,7 % Anglický jazyk 48,1 48,1 % 41,5 % 9,3 % 1,1 % Německý jazyk 42,0 42,0 % 44,2 % 12,9 % 0,8 % Při pohledu na podíly úloh podle způsobu jejich řešení je zřejmé, že s testem z matematiky měli žáci největší potíže na obou typech škol a v důsledku toho vynechali v testu v průměru gymnazisté téměř 12 % úloh a žáci ZŠ dokonce 17 % úloh. Nejvíce úloh, které řešit nestihli, bylo v testu obecných studijních předpokladů, důvodem je zřejmě mimo jiné vysoký počet

12 úloh v tomto testu. Co se týče jazykových testů, lepší výsledky byly v obou skupinách v angličtině, pro gymnazisty to byl vůbec nejúspěšnější test z celé pětice. Víte, že v jazykových testech dopadli žáci lépe při používání jazyka než ve znalostech gramatiky a slovíček? Více na straně 14. PRŮMĚRNÁ ČISTÁ ÚSPĚŠNOST ČÁSTÍ TESTU PODLE TYPU ŠKOLY Abychom mohli přesně porozumět tomu, kde žáci dělají chyby a které učivo jim činí největší obtíže, dělíme vždy každý z předmětových testů na dílčí části tematické a dovednostní. Následující grafy zachycují rozdíly mezi průměrnou čistou úspěšností žáků 9. ročníků základních škol a žáků odpovídajících ročníků víceletých gymnázií. V českém jazyce žáci nejlépe řešili úlohy aplikační tedy úlohy testující vyšší úroveň pochopení látky. Úspěšnost úloh zaměřených na znalost a porozumění byla jen o málo nižší než u úloh aplikačních. Z pohledu témat uspěli žáci obou skupin lépe ve slohu a literatuře než v mluvnici. Gymnazisté dosáhli celkově lepších výsledků ve všech částech testu. 100 % 80 % 60 % 40 % 20 % 0 % Čistá úspěšnost podle částí testu český jazyk Mluvnice Sloh a literatura Znalosti Porozumění Aplikace gymnázia základní školy Čistá úspěšnost podle částí testu matematika 100 % 80 % 60 % 40 % 20 % 0 % Aritmetika Algebra Geometrie Funkce, rovnice, nerovnice Znalosti Porozumění Aplikace gymnázia základní školy

13 V matematice je rozdíl mezi znalostmi a schopností je aplikovat mnohem výraznější, a to jak u základních škol, tak u gymnazistů. Z tematických částí byla stejně jako v minulých letech pro žáky nejvíce problematická část obsahující úlohy z geometrie. Některé úlohy vykazovaly značnou vynechanost. Žáky zřejmě odrazovalo složitější zadání, přestože úlohy samotné nebyly na výpočet složité. Nejlépe naopak zvládli úlohy z aritmetiky a z části funkce, rovnice a nerovnice. Platí to pro obě skupiny škol s tím, že gymnazisté byli ve všech částech testu výrazně úspěšnější. Test OSP rozdělujeme na tři části (verbální, analytickou, kvantitativní) reprezentující různé typy myšlení, které můžeme rozčlenit na dílčí dovednosti. Toto dělení umožňuje lépe pojmenovat studijní potenciál každého žáka. V rámci testu OSP nejhůře dopadla analytická část (konkrétně analýza informací). Největší rozdíl mezi gymnazisty a žáky ZŠ je v části číselné operace a dále v analýze informací. Číselné operace a porovnávání hodnot dělají potíže oběma skupinám. Čistá úspěšnost podle částí testu OSP Kvantitativní část Analytická část Verbální část číselné operace porovnávání hodnot orientace v obrázku orientace v grafu a tabulce analýza informací orientace v textu slovní zásoba 0 % 10 % 20 % 30 % 40 % 50 % 60 % 70 % 80 % 90 % 100 gymnázia základní školy % V anglickém jazyce byli žáci nejméně úspěšní v úlohách zaměřených na slovní zásobu a gramatiku. Výrazně úspěšnější byli v poslechové části testu. Gymnazisté si velmi dobře poradili i s konverzačními úlohami. V německém jazyce vykazují výsledky jednotlivých částí větší výkyvy. Stejně jako ve všech ostatních testech, i zde jsou výsledky gymnazistů mnohem lepší než u žáků ZŠ. Nejlépe dopadlo v obou skupinách řešení konverzačních situací, nejhůře na rozdíl od angličtiny komplexní cvičení. Úspěšnost v poslechových cvičeních byla mnohem nižší než v anglickém testu. Příčinu však z výsledků nelze jednoznačně odvodit. Podíl může mít například celkově vyšší úspěšnost v testech z angličtiny i její větší rozšíření v běžném životě například cizojazyčné filmy v kinech běží pouze v originální verzi s titulky

14 Čistá úspěšnost podle částí testu anglický jazyk 100 % 80 % 60 % 40 % 20 % 0 % Poslech Konverzace Čtení s porozuměním gymnázia základní školy Komplexní cvičení Slovní zásoba a gramatika Čistá úspěšnost podle částí testu německý jazyk 100 % 80 % 60 % 40 % 20 % 0 % Poslech Konverzace Čtení s porozuměním gymnázia základní školy Komplexní cvičení Slovní zásoba a gramatika Při hodnocení jazykových testů je třeba brát v úvahu, že testy nebyly navzájem rovnocenné co do obtížnosti, byly nastavené každý na jinou úroveň znalostí žáků, kteří ho měli řešit. Jsme si vědomi toho, že se německý jazyk jako hlavní jazyk učí jen na malém počtu škol, a většina žáků se ho učí jako druhý jazyk až od sedmé třídy. Při testování se však obě tyto skupiny setkají u jednoho testu. Test z němčiny byl proto koncipován na nižší úroveň požadovaných znalostí než test z angličtiny. Víte, že vzrostl podíl škol, které považují své vybavení za dobré nebo vynikající? Více na straně

15 ROZLOŽENÍ SKÓRE Jak jsme mohli sledovat v předchozí části, jsou podle očekávání celkové výsledky žáků gymnázií výrazně lepší než výsledky žáků základních škol. 16% Rozložení výsledků žáků v testu OSP 14% 12% 10% 8% 6% 4% 2% gymnázia základní školy 0% skóre Na grafu vidíme rozložení dosaženého skóre u žáků základních škol a gymnázií v testu OSP. Křivky mají odlišný průběh, na základní škole dosáhlo asi 71 % žáků skóre v rozmezí 12 až 36 bodů. Naproti tomu na gymnáziích 79 % žáků dosáhlo na skóre v rozmezí 33 až 51 bodů. Z grafu je patrné, že i na víceletých gymnáziích je nemalý počet žáků s nižšími studijními předpoklady a na základních školách je naopak řada žáků velmi nadaných. Křivka skóre žáků ZŠ má pozvolnější průběh (mezi žáky jsou menší rozdíly), zatímco u gymnazistů lze pozorovat rozdíly výraznější. Víte, odkud školy nejčastěji čerpají finanční prostředky na vlastní evaluaci? Více na straně 19. POROVNÁNÍ KRAJŮ V dalším grafu můžeme mezi sebou porovnávat kraje (z pohledu na čistou úspěšnost v jednotlivých testech). Sloupeček prezentující jednotlivé kraje je vždy sestaven z čistých úspěšností jednotlivých předmětů. Nejlepších výsledků dosáhli celkově žáci v Praze, v Jihočeském a Zlínském kraji, nejhorších naopak v Plzeňském kraji. Můžeme mezi sebou porovnávat i jednotlivé předměty. Nejvýraznější rozdíly vidíme například v angličtině mezi Plzeňským krajem a Prahou nebo v němčině mezi Prahou a Olomouckým krajem. V ostatních testech je úspěšnost mezi kraji poměrně vyrovnaná

16 Čistá úspěšnost dosažená v jednotlivých testech podle krajů český jazyk matematika OSP anglický jazyk německý jazyk Hlavní město Praha Jihočeský kraj Jihomoravský kraj Karlovarský kraj Královéhradecký kraj Liberecký kraj Moravskoslezský kraj Olomoucký kraj Pardubický kraj Plzeňský kraj Středočeský kraj Ústecký kraj Vysočina Zlínský kraj Podíl žáků s nejlepšími výsledky OSP z jednotlivých krajů Kraje jsme porovnávali ještě podle dalšího kritéria, a tím je podíl testovaných žáků z jednotlivých krajů na 30 % nejlepších výsledků. Jako měřítko jsme použili percentil žáků z testu OSP; 30 % nejlepších výsledků se pohybovalo od percentilu 81,5 výše. V levém sloupci najdeme celkový počet žáků daného kraje, kteří se šetření účastnili. V prostředním sloupci se nachází počet žáků, jejichž výsledek patřil mezi 30 % nejlepších výsledků. Poslední sloupec udává podíl nejlepších žáků na celkovém počtu zúčastněných v daném kraji. žáci v kraji počet žáků (ve 30 % podíl na kraji celkem nejlepších) celkem Hlavní město Praha ,0 % Jihočeský kraj ,1 % Jihomoravský kraj ,1 % Karlovarský kraj ,9 % Královéhradecký kraj ,9 % Liberecký kraj ,1 % Moravskoslezský kraj ,2 % Olomoucký kraj ,2 % Pardubický kraj ,5 % Plzeňský kraj ,8 % Středočeský kraj ,5 % Ústecký kraj ,1 % Vysočina ,3 % Zlínský kraj ,7 %

17 Vyšší podíl nejlepších žáků mají kraje Jihomoravský, Jihočeský, Zlínský a Praha. Z tabulky můžeme vidět, že nemá příliš velký vliv množství testovaných žáků v kraji. Vysoký podíl nejlepších žáků mají i kraje s malým počtem testovaných, a naopak kraje s poměrně velkým počtem testovaných žáků se jen relativně málo podílejí na nejlepších výsledcích. CHARAKTERISTIKA ZAPOJENÝCH ŠKOL Abychom dokázali postihnout, jaké školy se testování účastní, sledovali jsme velikost zapojených škol a velikost obce, v jaké se nacházejí. Nejčetnější skupinu tvoří středně velké školy, kde celkem studuje 101 až 250 žáků. Nejčastěji se do testování hlásily školy z obcí, které mají do obyvatel. Velikost testovaných škol podle počtu žáků do 50 nad % 5 % 5 % Velikost obce, ve které se škola nachází počet obyvatel nad % 8% % Praha 6 % % % do % Jak školy hodnotí svou vybavenost a finanční prostředky, kterými disponují? Využívají ředitelé strukturální fondy EU? Odkud ředitelé nejčastěji berou finanční prostředky na vlastní evaluaci? Odpovědi na tyto otázky jsme zjišťovali dotazníkem pro ředitele a prezentujeme je v následujících grafech. Na svislé ose je vždy četnost odpovědí uvedených na vodorovné ose. Vybavenost škol jsme zkoumali ze tří hledisek vybavení ICT, vybavení pomůckami a učebnicemi a ostatním vybavením (vybavení učeben, jídelny atd.). Nejvíce škol (více než polovina) považuje vybavení za dobré oproti loňsku se podíl škol s dobrým vybavením zvýšil o několik procent zejména v kategorii ostatní vybavení. Podíly škol, které hodnotí svoje vybavení ve všech třech kategoriích, se mírně přesunuly z extrémních poloh do středových (ubylo hodnocení vynikající a nedostačující zejména ve prospěch hodnocení dobré). Ze škol máme signály, že je zájem o porovnání se školami, které jsou na tom podobně jako my. Rozdělili jsme proto školy podle hodnocení vybavenosti školy z ředitelského dotazníku do čtyř skupin tak, aby ve skupinách byly školy, které se považují za přibližně stejně vybavené. Ve své analytické zprávě naleznete některé výstupy dvakrát jednou vyhodnocené v porovnání se všemi zúčastněnými školami, podruhé jen s těmi, které jsou ve skupině podobně vybavených škol jako ta vaše. To platí samozřejmě jen pro školy, od kterých jsme odpovědi na příslušné otázky obdrželi

18 Vybavenost testovaných škol 100 % 80 % 60 % 40 % 20 % 0 % vynikající dobré dostačující nedostačující ICT technikou ostatní vybavení pomůckami Zajímavé jsou také názory ředitelů na financování školy ze strany zřizovatele, které jsme zjišťovali dvěma otázkami. Jedna se týkala hodnocení finančních prostředků od zřizovatele na vybavení školy (pomůcky, učebnice, vybavení učeben, interaktivní tabule, PC, výukové materiály, evaluační nástroje, exkurze...), druhá finančních prostředků na opravy a přestavby školy. 100 % Pohled ředitelů na financování školy 80 % 60 % 40 % 20 % 0 % finanční prostředky, které zřizovatel školy poskytuje na vybavení školy dostatek prostředků spíše méně prostředků finanční prostředky, které zřizovatel školy poskytuje na opravy a přestavbu školy přiměřené množství zcela nedostatečné množství prostředků Okolo 60 % škol považuje množství prostředků od zřizovatele za dostatečné nebo alespoň přiměřené (tj. více než polovina). Více než 30 % škol však musí pečlivě zvažovat investice a prostředky pokládá za méně než přiměřené. 1 2 % škol dokonce považují prostředky na vybavení a opravy za zcela nedostačující. Proti loňským výsledkům se ve skupině finančních prostředků na vybavení školy přesunulo několik procent škol z hodnocení přiměřené množství do skupiny spíše méně prostředků

19 Zdroj čerpání finančních prostředků Ptali jsme se ředitelů škol, odkud čerpají peníze na testy a jiná evaluační šetření. V 65 % získávají školy peníze na vlastní hodnocení z prostředků svého zřizovatele, teprve potom následují ONIVky (asi 13 %). Proti loňsku mírně vzrostl podíl peněz od rodičů dětí, letos vypomáhají rodiče přibližně v 15 % škol. Finanční prostředky na testy a dotazníková šetření čerpáme z: jiné obvykle nám je celé hradí zřizovatel ze sponzorských darů od rodičů z fondů EU z ostatních neinvestičních výdajů (ONIVek) z provozních prostředků od zřizovatele 0 % 10 % 20 % 30 % 40 % 50 % 60 % 70 % 80 % Ředitelé se také učí využívat peníze z EU 53 % dotazovaných odpovědělo kladně na otázku Využívá vaše škola prostředků z ESF? Proti loňsku vzrostl jejich počet o 8 %. Přehled a četnost oblastí, které takto financují, najdete v dalším grafu. Na jaké aktivity čerpají školy peníze z fondů ESF? jiné evaluační nástroje výzkum prevence patologických jevů vzdělávání učitelů, řídicích pracovníků integrace žáků, podpora rovných příležitostí vlastní výukové projekty pomůcky, učebnice ICT vybavení opravy, přestavby, modernizace školy 0 % 10 % 20 % 30 % 40 %

20 Jednoznačně nejčastěji peníze plynou na vzdělávání učitelů a řídících pracovníků (téměř ve 35 %), třetina škol využívá evropské peníze pro vybavení školy v oblasti ICT. Jako další v pořadí aktivit, které se financují z evropských fondů, jsou vlastní výukové projekty a pomůcky, učebnice a výzkum. Proti loňským výstupům se struktura čerpání peněz z fondů ESF dost změnila, zřejmě to souvisí s velkým počtem projektů které byly v loňském roce schváleny a odstartovány ministerstvem školství, případně krajskými úřady v rámci několika operačních programů EU. Víte, že špatné klima ve třídě nepovažují učitelé za tak podstatné, aby žákům bránilo dosahovat dobrých výsledků?více na straně 22. V této části se pokoušíme analyzovat výsledky testování v rámci širšího kontextu, hledat souvislosti mezi jednotlivými testy a dotazníky a všímat si jejich vzájemných vztahů. ODPOVÍDÁ ZNÁMKOVÁNÍ DOSAŽENÝM VÝSLEDKŮM? Zaměřili jsme se také na to, jaký je průměrný percentil dosažený ve všech testech jedničkářů, dvojkařů atd. a jak se liší známkování na gymnáziích a základních školách. Rozdíly dokládá následující graf. Průměrný percentil dle typu školy a známky ČJ a MA Průměrný percentil gymnázia základní školy gymnázia základní školy ČJ MA Pokud porovnáme žáky podle dosaženého percentilu v závislosti na jejich známce z předmětu, vidíme, jak moc se liší průměrná úroveň znalostí žáků na gymnáziích a ZŠ. Jedničkář na ZŠ se svým výsledkem v češtině a matematice zařadí mezi průměrného dvojkaře až trojkaře na gymnáziu. Dále si můžeme všimnout výraznějšího rozdílu znalostí mezi jedničkáři a dvojkaři na základních školách

21 Průměrný percentil Průměrný percentil dle typu školy a známky AJ a NJ gymnázia základní školy gymnázia základní školy AJ NJ Vzhledem k malému počtu žáků, kteří uvedli, že na vysvědčení z daného předmětu měli známku 5, jsme tento sloupec do grafu nezařadili výsledky by byly zkreslené. (z češtiny se k nedostatečné na základních školách přiznalo 7 žáků, z matematiky 26, z angličtiny 3 a z němčiny jen jeden žák). Celkově nejsou v tomto grafu promítnuty výsledky všech provedených testů, jejich počet se přiřazením známek snížil zhruba na polovinu, u druhé poloviny žáků známky nebyly uvedeny. Přesto je vzorek tak rozsáhlý, že z něj lze vyvozovat obecně platné závěry. Víte, že nejhůře jde učitelům rozvíjet občanské kompetence žáků? Více na straně 23. V souhrnné zprávě prezentujeme výsledky z dotazníkového šetření učitelů testovaných předmětů. Dotazníky byly připraveny v elektronické formě v aplikaci ScioDat pro učitele českého jazyka, matematiky, anglického i německého jazyka v každé přihlášené třídě. Šetření bylo dobrovolné. Celkem jsme v databázi měli vyplněných dotazníků. Nejpočetnější skupinou respondentů byli učitelé matematiky, kterých odpovědělo 506, těsně je následovali češtináři (494) a o zbývající třetinu se podělili jazykáři v poměru zhruba tři angličtináři na jednoho němčináře. V případě dotazníku pro učitele bylo cílem postihnout průběh hodin, užívané metody včetně souvisejících aspektů, orientace v problematice klíčových kompetencí atd., a porovnat je s výsledky testů žáků. Při vypracování závěrečné zprávy využíváme znázornění pomocí grafů se slovním popisem. Omezili jsme se na popisnou statistiku bez toho, že bychom nalezené závislosti testovali metodami matematické statistiky. Hovoříme-li tedy dále o výrazném rozdílu, zřetelné závislosti apod., není tím myšleno prokázání statistické významnosti (ve smyslu např. t- testu atd.)

22 Následující výsledky prezentují souhrnné výsledky dotazníkového šetření. V předchozí části jsme také prezentovali některé otázky ve vztahu k výsledkům testů. JAK VIDÍ PŘÍČINY ŠPATNÝCH VÝSLEDKŮ ŽÁKŮ JEJICH UČITELÉ? Učitelé mohli ve svém dotazníku vybírat z jedenácti různých překážek, které podle jejich názoru jsou pro významnou část žáků jejich třídy překážkou k dosažení lepších výsledků v jejich předmětu. Ve všech předmětech se stejně jako v loňském roce učitelé shodli, že žákům brání v dosahování lepších výsledků zejména jejich vlastní lenost a pohodlnost, nedostatečná podpora v rodině a příliš mnoho různých zájmů, které žáky odvádějí od studia. Menší váhu učitelé přiřadili faktorům, které souvisí s neukázněností a s příliš vysokým počtem žáků ve třídě. Mezi faktory, které podle učitelů nejsou pro žáky překážkou k dosažení lepších výsledků, patří nedostatečné vybavení školy, nedostatek dobrých učebnic, špatné klima ve třídě, nevyvážené ŠVP, přetěžování žáků a přetížení učitele. Všechny tyto faktory označilo méně než 5 % učitelů, kteří na otázku odpověděli. Názor učitelů na faktory, které jsou podle nich pro žáky překážkou k dosažení lepších výsledků lenost, pohodlnost, nedostatek píle neukázněnost nedostatek podpory a motivace v rodině příliš mnoho různorodých zájmů žáků nedostatečné vybavení školy nedostatek dobrých učebnic a pomůcek špatné klima ve třídě přetěžování žáků nevyvážené ŠVP přetížení učitele příliš vysoký počet žáků ve třídě 0 % 5 % 10 % 15 % 20 % 25 % 30 % 35 % 40 % ČJ MA AJ NJ V rámci jednotlivých předmětů se výsledky příliš neliší. Výraznější je rozdíl v cizích jazycích, kde je vysoký počet žáků považován za větší překážku než v ostatních předmětech

23 JAK PODLE SVÝCH SLOV UČITELÉ ROZVÍJEJÍ A UČÍ KLÍČOVÉ KOMPETENCE? Učitelé měli posoudit, jak se ve výuce věnují rozvíjení klíčových kompetencí. Výsledky jsme rozdělili podle vyučovaného předmětu a prezentujeme je v následujícím grafu. Jak učitelé rozvíjejí ve svých hodinách klíčové kompetence? 4,0 3,5 3,0 2,5 2,0 1,5 1,0 komunikativní kompetence sociální a personální kompetence občanské kompetence pracovní kompetence kompetence k učení kompetence k řešení problémů AJ ČJ MA NJ Výsledky jsou poměrně vyrovnané ve všech předmětech. Učitelé měli vybrat odpověď na otázku Rozvíjíte ve svých hodinách danou klíčovou kompetenci? na škále určitě ano, spíše ano, spíše ne, určitě ne. Sloupce vyjadřují míru souhlasu v jednotkách tzv. přepočtené body, kdy jsme jednotlivým odpovědím přiřadili hodnoty od 4 (určitě ano) do 1 (určitě ne). Učitelé matematiky se více věnují rozvíjení kompetencí k učení, k řešení problémů a kompetence pracovní. Naproti tomu učitelé cizích jazyků i učitelé českého jazyka nejčastěji rozvíjejí kompetence komunikativní a kompetence k učení. Vzhledem k charakteru předmětů, které tito učitelé učí, je to očekávaný výsledek. Nejméně se ve všech skupinách učitelů daří rozvíjet kompetence občanské. Nezávisle na vyučovaném předmětu se učitelům lépe v hodinách rozvíjejí kompetence k učení, kompetence komunikativní a kompetence k řešení problému. Naopak nejobtížněji se do výuky zařazují aktivity, které by napomáhaly rozvíjet kompetenci občanskou. JAK UČITELÉ HODNOTÍ SVÉ HODINY? Několik otázek učitelského dotazníku bylo zaměřeno na to, jaké metody práce se žáky učitelé ve své praxi využívají. Učitelé se k otázkám vyjadřovali na škále rozhodně ano, spíše ano, spíše ne a rozhodně ne. Hodnocení jednotlivých faktorů výuky se mezi skupinami učitelů příliš neliší, pouze zadávání dlouhodobějších úkolů nebo projektů se méně týká matematiky než ostatních sledovaných předmětů. Ukazatel přepočtené body zde ukazuje míru souhlasu se zadanou otázkou, kdy jednotlivým nabízeným variantám odpovědí byly přiřazeny číselné hodnoty a výsledná hodnota byla vypočtena pomocí váženého průměru. Vyšší hodnota znamená vyšší míru souhlasu

24 Zadávání úkolů a požadavků 4,0 3,0 2,0 1,0 Ví vaši žáci, co si mají z Vysvětlujete svým žákům, Poskytujete žákům v této Zadáváte žákům každé hodiny zapamatovat a naučit se, jak se mají doma připravovat na vaše třídě pravidelnou zpětnou vazbu, aby přesně věděli, pravidelně dlouhodobější úkoly (projekty, co je podstatné? hodiny? v čem jsou dobří a v čem skupinové referáty...)? se musí zlepšit? AJ ČJ MA NJ Vedle metod používaných ve výuce nás zajímalo, jak často učitelé využívají moderní technologické pomůcky ve svých hodinách. Svoje odpovědi si mohli vybrat v rozmezí více než 1x týdně, asi 1x týdně, asi 1x za 14 dní, méně často a vůbec. V tomto grafu přepočtené body představují míru frekvence použití. 5,0 Využívání ICT ve výuce 4,0 AJ ČJ MA NJ 3,0 2,0 1,0 Využíváte ve výuce interaktivní tabuli nebo obdobné zařízení? Využíváte ve výuce e-learning? Nejčastěji využívají interaktivní tabuli ve výuce učitelé anglického jazyka, alespoň jednou týdně ji využívá každý čtvrtý. E-learning se zatím jako plnohodnotný pomocník ve výuce zřejmě neprosadil, aktivně ho využívá velmi málo učitelů, nejčastěji opět učitelé angličtiny, proti interaktivní tabuli jich je ale pětkrát méně. Nejméně oba tyto nástroje ve své výuce využívají učitelé matematiky

25 Tato část zprávy obsahuje ukázky celostránkových grafů a tabulek výsledků Analytické zprávy, kterou obdržíte současně s touto zprávou vloženou v deskách. Následující ukázky obsahují pouze modelová data a jsou vždy doplněné komentářem. Jde pouze o inspiraci, jak rozumět vaší analytické zprávě a jak výsledky interpretovat. V těchto ukázkách naznačujeme, jaké souvislosti můžete ve výsledcích hledat a jak výsledkům rozumět. Pokud narazíte na nějaký pojem, který neznáte, vraťte se na začátek zprávy a vyhledejte část Základní pojmy, kde jsou všechny termíny popsány. Při interpretaci svých výsledků byste měli vždy vzít v úvahu kontext své školy (prostředí, pedagogický sbor, strukturu žáků, zaměření a cíle školy a řadu dalších faktorů, které mohou působit na výsledky žáků a které je mohou vysvětlovat). Jiné možnosti interpretace najdete také v předcházející části, která komentuje souhrnná data. Výsledky testů vhodně doplní výsledky dotazníkového šetření, pokud bylo součástí projektu. Následující grafy a tabulky jsou pouze vzorové a netýkají se vaší školy. SHRNUTÍ VÝSLEDKŮ PROJEKTU Analytická zpráva obsahuje barevnou stránku, která shrnuje základní informace za školu vyplývající z výsledků projektu. Je určena pro první rychlou orientaci, jak vaše škola v testování uspěla. Obsahuje hodnocení předmětových testů celkově i za jednotlivé části testu; pro ty školy, které absolvovaly i test OSP, zahrnuje informace o využití studijního potenciálu žáků. Pokud se vaše škola zúčastnila i testování cizích jazyků, bude vaše analytická zpráva obsahovat tyto listy dva jeden pro matematiku a český jazyk a jeden pro anglický a německý jazyk. Abyste se mohli porovnat s ostatními školami, jsou zde kromě komentářů celkové výsledky vaší školy zobrazeny i graficky spolu s průměrnými hodnotami základních škol a gymnázií. SOUHRNNÉ INFORMACE ZA CELOU ŠKOLU Tato tabulka poskytuje řadu informací o každém testovaném předmětu a každé testované třídě (informace jsou rozpracovány a zachyceny i v samostatných grafech, např. percentily za části). V tabulce najdete všechny důležité hodnoty percentily tříd za všechny testy i za jejich jednotlivé části, hodnotu čisté úspěšnosti a skóre (tyto údaje můžete porovnat s výsledky testování uvedenými v souhrnné části zprávy, kde je uvedena průměrná čistá úspěšnost ZŠ i GYM)

26 Průměrné percentily ABCIR ABCD STONOŽKA 2010/2011 Průměrný celkový percentil po jednotlivých třídách - 9. ročníky A B 60 průměrný percentil ZŠ GYM žáků OSP ČJ MA Graf znázorňuje průměrné celkové percentily všech tříd 9. ročníku vaší školy. Zároveň je zde pro porovnání vyznačen průměrný percentil všech žáků 9. ročníku ZŠ a GYM a dále průměrný percentil žáků škol odpovídající velikosti. S_G_1_2 Počet respondentů: OSP 16/15 ČJ 16/15 MA 16/15 STRANA: 66 V grafu tohoto typu uvádíme průměrný percentil dosažený ve všech testovaných předmětech za všechny třídy dané školy. Tento graf obdržíte pro školu, jsou zde zachyceny všechny 9. třídy vaší školy. Na grafu také uvidíte hranici průměrného percentilu základních škol a průměrného percentilu víceletých gymnázií (např. školy s rozšířenou výukou se tak mohou jednoduše srovnat s gymnázii). Školám, které se zúčastnily testování z němčiny, zasíláme tento graf dvakrát, jednou s němčinou a jednou bez němčiny. Snažíme se tak vyhovět žádosti poměrně velkého počtu škol, které měly obavu ze špatných výsledků, protože němčinu se jejich žáci učí krátce a školy předpokládaly, že to výsledky negativně ovlivní. Velmi často to dopadlo hodně dobře, tak tímto krokem chceme školám umožnit, aby samy zvážily, jestli chtějí prezentovat své výsledky včetně němčiny, nebo bez ní. Všechny ostatní grafické výsledky už jsou vždy jen za jeden předmět, a je na škole, jak s nimi naloží