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

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

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

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

Absolventi středních, vyšších a vysokých škol podle pohlaví. (Graf 15) Zdroj: MŠMT ČR

Stává se vzdělání poziční výhodou? Proměna ekonomické návratnosti vzdělání vdobě vzdělanostní expanze v České republice

STRUČNÉ SHRNUTÍ. Učitelé škol regionálního školství bez vedoucích zaměstnanců

Mezinárodní výzkum PISA 2009

Co a jak silně ovlivňuje šance na dosažení vyššího vzdělání?

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

4 Porodnost a plodnost

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

IV. PORODNOST. Tab. IV.1 Narození,

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

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

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

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

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

ANALÝZA STRUKTURY STŘEDNÍCH ŠKOL JIHOMORAVSKÉHO KRAJE A JEJICH OBOROVÉ NABÍDKY

ZAČÁTEK ŠKOLNÍHO ROKU 2011/12

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

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

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

Děti narozené v manželství a mimo manželství: dvě různé populace

6. ÚROVEŇ VZDĚLÁNÍ OBYVATELSTVA

ZÁJEM O TECHNICKY ZAMĚŘENÉ OBORY NADÁLE ROSTE

1 Obyvatelstvo podle věku a rodinného stavu

Česká republika. 1 Od roku 2013 se změnila metodika výpočtu ukazatele celkové nezaměstnanosti. Místo míry nezaměstnanosti,

Graf 1: Obyvatelstvo ve věku 20 let a více (struktura podle vzdělání) ženy muži celkem

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

1 Obyvatelstvo podle věku a rodinného stavu

STEM Středisko empirických výzkumů, Sabinova 3, Praha 3 SBÍRKA POMOZTE DĚTEM! Informace ze sociologického výzkumu

Životní podmínky českých vysokoškoláků Šárka Šustová.

Česká republika Podíl nezaměstnaných na obyvatelstvu1 v dubnu ,2 % Počet volných pracovních míst počtu nezaměstnaných na jedno volné pracovní

(Pozor, celkový součet je uveden v poloviční velikosti, skutečný počet je kolem ).

Rychlý růst vzdělanosti žen

Česká republika Podíl nezaměstnaných na obyvatelstvu1 v dubnu ,4 Počet volných pracovních míst počtu nezaměstnaných na jedno volné pracovní

Výsledky mezinárodního výzkumu OECD PISA 2009

Česká republika Podíl nezaměstnaných na obyvatelstvu1 v dubnu ,7 Počet volných pracovních míst počtu nezaměstnaných na jedno volné pracovní

Česká republika. 1 Od roku 2013 se změnila metodika výpočtu ukazatele celkové nezaměstnanosti. Místo míry nezaměstnanosti,

Tabulka č.1: Počet škol podle krajů

Porodnost v Libereckém kraji od počátku devadesátých let dvacátého století do současnosti

Předběţné výsledky z výzkumu PISA 2009

Pozn.: ve školním roce 2005/2006 vešel v platnost školský zákon č. 561/2004 Sb., který do jisté míry ovlivnil srovnatelnost dat

David Greger a kol. (ÚVRV PedF UK)

2. Vzdělání a vzdělávání

Česká republika. 1 Od roku 2013 se změnila metodika výpočtu ukazatele celkové nezaměstnanosti. Místo míry nezaměstnanosti,

1. Demografický vývoj

Co víme a nevíme o žácích, kteří se rozhodují o další vzdělávací a profesní dráze Petr Hlaďo

Pohled zaměstnavatelů na současný stav odborného vzdělávání. Ing. Pavel Juříček, Svaz průmyslu a dopravy ČR

Česká republika. 1 Se vstupem do EU (pro zajištění srovnatelnosti dat) a se snahou o získání přesnějšího ukazatele celkové

Systém odborného vzdělávání ve Švýcarsku

Chudí lidé v chudých krajích

(Pozor, celkový součet je uveden v poloviční velikosti, skutečný počet je kolem ).

Česko a Slovensko 20 let samostatnosti z pohledu demografického vývoje. Tomáš Fiala Jitka Langhamrová

Jak velká je poptávka po gymnáziích? Aproč není vyšší?

Další vzdělávání a rozvoj kompetencí

Sladění rodinného a pracovního života ČDS, 19. února 2014

Sekundární analýzy výsledků šetření PISA 2012

Česká republika. Přehled o nově přijímaných žácích

4 Porodnost a plodnost

2. Kvalita pracovní síly

Základní škola a Mateřská škola Třešňová 99 Osoblaha Výsledky žáků ze základní školy

DFGJK. 1. ročník, G4

1. Vnitřní stěhování v České republice

2. Počet a struktura narozených

Motivace a očekávání studentů prvních ročníků MU: shrnutí výsledků 2011

1 Obyvatelstvo podle věku a rodinného stavu

VÝZKUM CLOSE UKÁZAL, ŽE PŘIDANÁ HODNOTA MŮŽE BÝT VYSOKÁ NA GYMNÁZIÍCH, I NA ZÁKLADNÍCH ŠKOLÁCH

ANALÝZA ÚČASTI ŠKOL V PROJEKTU

3.2 Obyvatelstvo podle věku, rodinného stavu a vzdělání

Beseda pro rodiče vycházejících žáků. Školní rok: 2016/ Informace zástupců SŠ pro žáky a rodiče

Tab Charakteristiky věkové struktury obyvatelstva podle správních obvodů ORP. Průměrný věk Index stáří Index závislosti I.

Vliv osobnostních, rodinných a sociálních faktorů na dosažené vzdělání a úroveň kompetencí

2. Kvalita pracovní síly

Česko a Slovensko z pohledu vzdělávání

JEDNOTNÁ PŘIJÍMACÍ ZKOUŠKA 2018 STRUKTURA PŘIHLÁŠENÝCH A SIGNÁLNÍ VÝSLEDKY

4 Porodnost a plodnost

VÝSLEDKY MATURITNÍ ZKOUŠKY V ROCE 2015 A JEJICH VÝVOJ OD ROKU 2011

Pedagogická činnost Matematického ústavu v Opavě Slezské univerzity v Opavě v roce 2003

Příloha č. 3: Použité otázky z dotazníku pro žáky PISA 2012 (dotazník) Dotazník dostupný zde: <

2. Odstraňování slabých míst vzdělávacího systému

Vysoké školství Ústeckého kraje: několik námětů k diskusi

4. Ekonomická aktivita obyvatelstva

ABSOLVENTI ODBORNÉHO VZDĚLÁVÁNÍ A JEJICH UPLATNĚNÍ NA TRHU PRÁCE

Analýza uplatnění absolventů FIM UHK. Petra Poulová Univerzita Hradec Králové

MATURITNÍ ZKOUŠKA KRAJSKÝ POHLED

Využití indikátorů při hodnocení spravedlivosti vzdělávacích systémů

Výsledky mezinárodního výzkumu TIMSS 2007

TECHNIKA UMĚLÝCH PROMĚNNÝCH V PRŮŘEZOVÉ ANALÝZE A V MODELECH ČASOVÝCH ŘAD

1 Počet a struktura narozených

VÝSLEDKY MATURITNÍ ZKOUŠKY V ROCE 2016

Kariérová adaptabilita začínajících vysokoškoláků

ANALÝZA DAT V R 3. POPISNÉ STATISTIKY, NÁHODNÁ VELIČINA. Mgr. Markéta Pavlíková Katedra pravděpodobnosti a matematické statistiky MFF UK

Využití pracovní síly

ANALÝZA: Nesezdaná soužití v ČR podle výsledků SLDB

1. Počet, pohyb a věková struktura obyvatelstva

Studenti vysokých škol v ČR 1

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

Další vzdělávání a rozvoj kompetencí

Transkript:

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 skutečně zvýšila šance na dosažení maturity u potomků nižších sociálních vrstev Zjistit, zda se spíše nezvýšily jejich šance k absolvování méně akademických či méně kvalitních maturitních větví (a naopak) Tj. do jaké míry sociální a ekonomické charakteristiky žáků ovlivňují dosažení maturity a její typ

Teoretická východiska Maximally maintained inequality (MMI, Raftery, Hout 1993): zvyšující se poptávka po vzdělání je uspokojována od vyšších sociálních tříd směrem k nižším. V případě ČR expanze maturitního vzdělání uspokojila všechny zájemce z vyšších tříd a dostává se i na zájemce z tříd nižších. Výsledek: klesající nerovnost v přístupu k maturitnímu vzdělání Effectively maintained inequality (EMI, Lucas 2001): na úrovni středního i vysokého školství dochází k diverzifikaci mající za následek různé nerovnosti při vstupu na různě kvalitní školy. Výsledek: nerovnosti v přístupu na jednotlivé stupně vzdělávání ve skutečnosti neklesají

Základní čísla kvantitativní vývoj SŠ Podíl absolventů SŠ a VŠ v české populaci roste Téměř polovina mladých lidí dosahuje vyššího vzdělání než jejich rodiče, pouze 6 % získává vzdělání nižší [OECD 2012] V r. 2002 tvořili absolventi maturitního studia 2/3 absolventů SŠ, v roce 2010 to již byly 3/4 Šance na maturitní studium oproti nematuritnímu se mezi lety 2000 a 2010 zvýšila 1,5x (z 1,42 na 2,13-krát vyšší šanci) Čistá míra vstupu do terciéru činila v r. 2000 25 %, v r. 2010 pak 60 %

Neboli za hranicí MMI: dochází ke sbližování křivek, tj. kvantitativní nerovnosti se snižují avšak po zohlednění 3. dimenze, tj. kvalitativních rozdílů mezi školami, se vertikální diference mezi křivkami mění na horizontální (dochází k transformaci na nerovnosti kvalitativní) z hlediska 3-dimenzionálního prostoru se parametry a a b pouze šroubovitě otáčí, přičemž jejich velikost zůstává stejná nyní se již nebojuje o to získat maturitu, ale KDE jí získat (podobně jako v případě studia na VŠ) EMI = třídní nerovnosti jsou udržované ve výsledku ve variantě dosaženého vzdělání

Data a analýza PISA 2000 (5 365 žáků narozených v r. 1984) a PISA 2009 (6 064 žáků narozených v r. 1993) závislá (vysvětlovaná) proměnná: přijetí na SŠ 4 kategorie: 1) SOU bez maturity, 2) SOU či SOŠ s maturitou, 3) čtyřleté gymnázium, 4) víceleté gymnázium vysvětlující proměnné (7): roky sběru dat, pohlaví, počet starších sourozenců, vzdělání matky, ISEI otce, skóre v testu čtenářské gramotnosti Analytické metody: deskriptivní analýza a multinomiální logistická regrese

Výsledky deskriptivní analýzy I. Šance potomků vyučených rodičů k získání maturity se mezi lety 2000 a 2009 zvýšily o 10%, šance potomků vysokoškoláků se snížily o 9 % Šance potomků rodičů s nejnižším ISEI vzrostly o 24 %, šance potomků s nejvyšším ISEI se snížily o 20 % => MMI nemůžeme přijmout, protože šance na maturitu rostly mezi lety 2000 a 2009 především potomkům rodičů s nejnižším vzděláním a ISEI Ptáme se: Vzrostla tedy mezi lety 2000 a 2009 kvalitativní diverzifikace českého středního školství a platí EMI?

Výsledky deskriptivní analýzy II. Šance potomků vysokoškoláků na přijetí na víceleté gymnázium se mezi lety 2000 a 2009 ve srovnání s potomky vyučených rodičů zvýšily o 23 % Šance potomků s nejvyšším ISEI se mezi lety 2000 a 2009 ve srovnání s potomky rodičů s nejnižším ISEI zvýšily o 37 % => EMI můžeme přijmout, protože kvalitativní diverzifikace není zanedbatelná a navíc se v čase zvyšuje

Výsledky multinomiální regrese I. Obecně se šance posunují od vzdělání bez maturity ke vzdělání s maturitou Modelový příklad: chlapec bez starších sourozenců, s průměrnou čtenářskou gramotností, matka pouze vyučená bez maturity, otec průměrné ISEI: šance dostat se do maturitního studia vzrostla mezi lety 2000 a 2009 více jak 8x, šance dostat se na 4-leté GY se nezměnila, na víceleté GY poklesla 0,3x (tzn. o 70 %!!)

Výsledky multinomiální regrese II. v r. 2000 měly dívky vyšší šance na studium ve všech typech maturitního vzdělávání v r. 2009 se vyrovnaly šance dívek a chlapců na studium SOŠ a SOU s maturitou výhoda dívek na studium na GY oslabila, ale trvá dál: na víceletém je 1,4x vyšší, na 4-letém 2x vyšší

Výsledky multinomiální regrese III. vyšší počet starších sourozenců snižuje šance na získání maturity, v r. 2009 tento trend ještě posílil matka VŠ potomci měli v r. 2000 2x vyšší šanci na studium SOU a SOŠ s M, 7x větší šanci na studium 4-GY a 10x vyšší šanci na víceleté GY (v r. 2009 posílení tohoto trendu) ISEI otce podobný trend, v r. 2009 ještě silnější

Výsledky multinomiální regrese IV. čtenářská gramotnost potvrzen rozdíl v šancích na dosažení maturity mezi GY a odbornými školami neprokázán rozdíl mezi 4-GY a víceletými GY Víceletá GY se od 4-GY a odborných škol liší více ISEI otce a vzděláním matky než kognitivními schopnostmi žáků (výsledky čtenářské gramotnosti)

Ad graf 7 ISEI otce pravděpodobnost přijetí do učebního oboru bez maturity poklesla ve všech variantách ISEI otce mezi roky 2000 a 2009 cca o 10 % žáci otců s vyšším ISEI měli v r. 2009 nižší pravděpodobnost na 4-GY než v r. 2000 naopak jim vzrostla pravděpodobnost studia na víceletém GY => v souladu s EMI dochází ke kvalitativní diverzifikaci na základě soc.-ek. původu žáků

Ad graf 8 studenti z výše postavených rodin nárůst pravděpodobnosti přijetí na gymnázia cca 2/3 žáků na víceletých GY má otce s nejvyšším kvintilem ISEI cca 40 % má matku vysokoškolačku studenti z níže postavených rodin nárůst pravděpodobnosti studia na SOŠ a SOU s M cca 2/3 žáků v učení bez M má otce s nejnižším kvintilem ISEI cca 40 % má matku bez M

Hlavní zjištění Tj. nerovné šance na maturitu dle sociálního původu oslabují, avšak posilují v horizontální rovině roste třídní a vzdělanostní homogenita obou pólů vzdělanostní škály (víceletých GY a učňovských oborů bez M) roste zejména sociální exkluzivita víceletých GY Nerovné šance (podle soc. původu) k získání maturitního vzdělání v ČR mění svoji podobu (roste tzv. kvalitativní diverzifikace, i když vertikální diferenciace klesá).