Workshop Sociální nerovnosti a přístup ke vzdělání PhDr. Natalie Simonová



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

Jak velká je poptávka po gymnáziích? Aproč není vyšší?

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

Výsledky mezinárodního výzkumu OECD PISA 2009

Mezinárodní výzkum PISA 2009

Mezigenerační mobilita determinanty socioekonomického statusu před rokem 1989 a během minulých dvaceti let

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

Financování VVŠ v ČR

Expanze českého vysokého školství a uplatnění absolventů na pracovním trhu

Financování VVŠ v ČR

České školství v mezinárodním srovnání Ing. Kateřina Tomšíková

VLIV DEMOGRAFICKÝCH A SOCIOEKONOMICKÝCH CHARAKTERISTIK NA VÝDAJE VE ZDRAVOTNICTVÍ

První zjištění z výzkumu OECD PIAAC MŠMT,

II.3 Toky lidských zdrojů v oblasti vědy a technologií

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

Dovednosti dospělých v prostředí informačních technologií

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

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

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

DEN DAŇOVÉ SVOBODY Aleš Rod Liberální institut 14. června 2011

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

Co a jak silně ovlivňuje šance na dosažení vyššího vzdělání?

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

#Cesko2016. Česko : Jak jsme na tom?

Dovednosti dospělých v prostředí informačních technologií

Příloha č. 1: Vstupní soubor dat pro země EU 1. část

Matematika s chutí Proč? S kým? A jak?

Josef Basl. 24. února 2010

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

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

Education at a Glance: OECD Indicators 2006 Edition

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

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

Teorie lidského kapitálu význam vzdělání

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

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

Podkladový material č. 12 TABULKY A GRAFY

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 in International Comparison

Indikátory Strategie vzdělávací politiky ČR do roku 2020

Výzkum sociální změny

Bereme hodně nebo málo? Jak vysoká je průměrná čistá mzda ve světě?

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

Uplatnění mladých lidí na trhu práce po ukončení svého studia, Ondřej Nývlt prezentace IPN KREDO.

Daňová teorie a politika, úvod

Demografické trendy a regionální diferenciace terciárního vzdělávání

Bílá kniha terciárního vzdělávání

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

Úvod: třídní analýza a sociální mobilita

IV.4 Mobilita kvalifikovaných lidských zdrojů

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

ISBN

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

Využití indikátorů při hodnocení spravedlivosti vzdělávacích systémů


II.3 Toky lidských zdrojů v oblasti vědy a technologií


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

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

Absolventi vysokých škol a vývoj požadavků trhu práce

TISKOVÁ ZPRÁVA K VÝSLEDKŮM VÝZKUMU PŘECHODU DĚTÍ Z MATEŘSKÉ ŠKOLY DO 1. TŘÍDY ZÁKLADNÍ ŠKOLY

TŘÍDNÍ ANALÝZA ERIKA OLINA WRIGHTA

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

ÚČAST DOSPĚLÝCH V DALŠÍM VZDĚLÁVÁNÍ V ČR A EU

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

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

MODEL ZAMĚSTNANOSTI A PŘEPRAVY

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

Východiska pro reformu: financování, diverzifikace, soukromé zdroje

Koncepce rozvoje knihoven ČR na léta Vít Richter Národní knihovna ČR

Vývoj vysokého školství v ČR a postavení vysokoškoláků na trhu práce

KATALOGIZACE V KNIZE NÁRODNÍ KNIHOVNA ČR. Průcha, Jan Srovnávací pedagogika / Jan Průcha. Vyd. 1. Praha: Portál, s. ISBN

Absolventi vysokých škol a požadavky trhu práce

A. Datová příloha k potřebám regionálního školství

ČESKÉ ŠKOLSTVÍ V MEZINÁRODNÍM SROVNÁNÍ

Teorie lidského kapitálu význam vzdělání

Výsledky mezinárodního výzkumu TIMSS 2007

PSP ČR ZMĚNY VE VZDĚLÁVÁNÍ POTŘEBNÉ PRO UDRŽITELNOU ZAMĚSTNANOST. Simona Weidnerová

Budoucnost kohezní politiky EU

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

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

2015 Dostupný z

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

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

4. Pracující (zaměstnaní) senioři

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

GENDEROVÉ STEREOTYPY VE ŠKOLE

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

Informační společnost z pohledu statistiky

Fungují venkovské periferie jako mechanismy sociální exkluze?

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

Hlavní demografické změny

Pracovní doba v České Republice je v rámci EU jedna z nejdelších Dostupný z

České školství v mezinárodním srovnání

STATISTIKY CESTOVNÍHO RUCHU JIŽNÍ ČECHY 2007

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

KURIKULUM I Předškolní vzdělávání v ČR a EU

4. Mezinárodní srovnání výdajů na zdravotní péči

Evaluace středních škol

Hlavní zjištění výzkumu PISA 2009 Umíme ještě číst?

Transkript:

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

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)

- 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

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.

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.

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

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)

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.

Doporučená literatura k bloku I. Šanderová, J. 2000. Sociální stratifikace. Problém, vybrané teorie, výzkum. Praha: Karolinum. Blau, Peter M., Otis D. Duncan. 1967. The American Occupational Structure. New York - London Sydney: John Wiley & Sons, Inc. Duncan, O. D. 1968. Ability and Achievement. Eugenics Quarterly 15: 1 11. Featherman, D. L., R. M. Hauser. 1978. Opportunity and Change. New York: Academic Press. Treiman, D. J. 1970. Industrialization and Social Stratification. In: Laumann, E. O. Social Stratification: Research and Theory for the 1970s. Indianapolis - New York: The Bobbs-Merrill Company, Inc.

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.

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).

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.

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)

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.

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

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).

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.

Doporučená literatura k bloku II. Breen, R., J. Goldthorpe. 1997. Explaining Educational Differentials. Towards a Formal Rational Action Theory. Rationality and Society 9(3): 275 305. Goldthorpe, J. 1996. Class Analysis and the Reorientation of Class Theory: the Case of Persisting Differential in Educational Attainment. British Journal of Sociology 47(5): 481 505. Lucas, S. R. 2001. Effectively Maintained Inequality: Education Transitions, Track Mobility, and Social Background Effects. American Journal of Sociology 106 (6): 1642 1690. Mare, Robert D. 1981. Change and Stability in Educational Stratification. American Sociological Review 46: 72-87. Raftery, A. E., M. Hout. 1993. Maximally Maintained Inequality: Expansion, Reform, and Opportunity in Irish Education, 1921 75. Sociology of Education 66 (1): 41 62. Shavit, Y., H. P. Blossfeld. 1993. Persistent Inequality. Changing Educational Attainment in Thirteen Countries. Boulder, San Francisco, Oxford: Westview Press. Shavit, Y., A. Gamoran, R. Arum. 2007. Stratification in Higher Education. A Comparative Study. Stanford: Stanford University Press. Simonová, N., T. Katrňák. 2008. Empirické přístupy v sociálně stratifikačním výzkumu vzdělanostních nerovností. Sociologický časopis 4: 725-743.

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. 1948 došlo k vysoké míře statusové inkonsistence; po r. 1948 pokles významu vzdělání jako statusotvorného faktoru (v r. 1978 vzdělání vyčerpávalo pouze 12% variance mzdy mužů); kvůli mzdové nivelizaci se studovat nevyplácelo, studovali zejména potomci vzdělaných rodičů pokles prestiže vyššího vzdělání.

Historický vývoj nerovností v přístupu ke vzdělání po r. 1948 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. 1968 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)

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.

Vývoj hodnot Exp (B) nezávislých proměnných v průběhu zkoumaných tří věkových kohort 2,2 5 2 1,7 5 Exp (B) 1,5 1,2 5 1 0,7 5 19 48-69 1 97 0-8 9 1 99 0-9 9 vzdě lá ní o tce ISEI o tce po hlaví Zdroj: Simonová, N. 2002. Vliv nerovnoměrného vývoje vzdělanostního systému na vzdělanostní nerovnosti po r. 1989 v ČR. Pp. 196 215 in Současná česká společnost. Sociologické studie, ed. by Z. Mansfeldová, M. Tuček. Praha: SOÚ AV ČR.

Poměry šancí na uskutečnění přechodu na VŠ 4.00 poměr šancí 3.00 2.00 1.00 -> 48 48-64 65-74 75-89 90-99 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. 2007. The Czech Republic: Structural Growth of Inequality in Access to Higher Education. Pp. 374 399 in Y. Shavit, R. Arum, A. Gamoran (eds.). Stratification in Higher Education: A Comparative Study. Stanford: Stanford University Press.

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;

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 0,2 0 18 let v r. 1955-70 18 let v r. 1971-89 18 let v r. 1990-2002 Simonová, N., P. Soukup. 2009. Reprodukce vzdělanostních nerovností v České republice po sametové revoluci v evropském kontextu. Sociologický časopis 5: 935-965.

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, 4 9 1 9 0 6-1 9 3 8 1 9 3 9-1 9 4 4 1 9 4 5-1 9 4 8 1 9 4 9-1 9 6 8 1 9 6 9-1 9 8 9 1 9 9 0-2 0 0 3 Simonová, N. 2009. Proměny v mezigeneračním přenosu dosaženého vzdělání v České republice v historické perspektivě. Sociologický časopis 2: 291-313.

Změny v determinaci vzdělanostních aspiracích v České republice, 1989-2003 Zdroj: Matějů, P., M. Smith, J. Basl. 2008. Rozdílné mechanismy stejné nerovnosti. Změny v determinaci vzdělanostních aspiraci mezi roky 1989 a 2003. Sociologický časopis 2: 371 399.

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% 2 7 0 3 4 10 1 8 5 1 5 2 12 7 1 7 3 1 7 9 2 1 5 2 4 12 28 9 3 5 6 0% 5 0% 4 0% 3 0% 90 95 85 9 0 7 9 85 7 5 7 9 6 9 6 9 59 5 6 2 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 1 9 5 0 1 9 61 1 97 0 19 8 0 1 9 9 1 2 0 05

Český vzdělávací systém v mezinárodním srovnání Podíl obyvatel s alespoň vyšším sekundárním vzděláním ve vybraných věkových skupinách (25-34 let a 45-54 let) v roce 2007 v zemích OECD 100 90 80 70 60 % 50 40 30 20 10 0 Austrálie Rakousko Zdroj: Education at a Glance, OECD, 2009. 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 25-34 45-54 OECD průměr EU19 průměr

Podíl obyvatel s terciárním vzděláním ve vybraných věkových skupinách (25-34 let a 45-54 let) v roce 2007 v zemích OECD 100 25-34 90 80 70 60 % 50 40 30 20 10 0 Austrálie Rakousko Zdroj: Education at a Glance, OECD, 2009. 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 45-54 OECD průměr EU19 průměr

- 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 25-64 let v ČR dosáhlo alespoň vyššího sekundárního vzdělání, ve většině zemí OECD (22 z 29) je to alespoň 60 % obyvatel ve věku 25 64 let - v průměru 28 % obyvatel zemí OECD úspěšně ukončuje terciární úroveň vzdělání, v ČR je to pouze 14 %

Poměry šancí na druhé tranzici pro 3 vzdělanostní kategorie otce (terciární vs. vyšší střední vzdělání a terciární vs. nižší střední nebo nižší vzdělání) 25 20 15 10 FED3/FED1 FED2/FED1 5 0 CZ GER CH POL SWE Simonová, N., P. Soukup. 2009. Reproduction of educational inequality in the Czech Republic after the Velvet Revolution in the European context. Pp. 133-151 in Expected and Unexpected Consequences of the Educational Expansion in Europe and USA, ed. by Becker, R., A. Hadjar. Stuttgart, Wien, Bern: Haupt.

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.

Doporučená literatura k bloku III. Education at a Glance. 2007. Paris: OECD. Matějů, P. 1986. Demokratizace vzdělání a reprodukce vzdělanostní struktury v ČSSR ve světle mobilitních dat. Sociologický časopis 17 (2): 131 152. Matějů, P. 1993. Who Won and Who Lost in a Socialist Redistribution in Czechoslovakia? Pp. 251 271 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. 2007. The Czech Republic: Structural Growth of Inequality in Access to Higher Education. Pp. 374 399 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. 2008. Rozdílné mechanismy stejné nerovnosti. Změny v determinaci vzdělanostních aspiraci mezi roky 1989 a 2003. Sociologický časopis 2: 371 399.

Simonová, N. 2002. Vliv nerovnoměrného vývoje vzdělanostního systému na vzdělanostní nerovnosti po r. 1989 v ČR. Pp. 196 215 in Současná česká společnost. Sociologické studie ed. By Mansfeldová, Z., M. Tuček. Praha: SoÚ AV ČR. Simonová, N. 2006. Vzdělanostní nerovnosti a vzdělanostní mobilita v období socialismu. Pp. 62 91 in P. Matějů, J. Straková (eds.). Nerovné šance na vzdělání: Vzdělanostní nerovnosti v České republice. Praha: Academia. Simonová, N. 2009. Proměny v mezigeneračním přenosu dosaženého vzdělání v České republice v historické perspektivě. Sociologický časopis 2: 291-313. Simonová, N., P. Soukup. 2009. Reproduction of educational inequality in the Czech Republic after the Velvet Revolution in the European context. Pp. 133-151 in Expected and Unexpected Consequences of the Educational Expansion in Europe and USA, ed. by Becker, R., A. Hadjar. Stuttgart, Wien, Bern: Haupt.

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. 2001 je to 49 % mužů a 38 % žen ve věku 25-29 let), což je pro další vzdělávání konečná problém reformy českého vysokého školství (viz Bílá kniha terciárního vzdělávání)

Zdroj: Matějů, P., M. Smith, P. Soukup, J. Basl. 2007. Determination of College Expectations in OECD Countries: The Role of Individual and Structural Factors. Czech Sociological Review 6: 1121 1148.

Zdroj: Matějů, P., M. Smith, P. Soukup, J. Basl. 2007. Determination of College Expectations in OECD Countries: The Role of Individual and Structural Factors. Czech Sociological Review 6: 1121 1148.

Rozdíly ve studijních schopnostech dle školy studované v 15 letech Simonová, N., P. Soukup. 2010. 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.

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 0.9 0.8 0.7 0.6 0.5 0.4 0.3 0.2 0.1 chlapci ; 0 SOU SOŠ 4-letá GY víceletá GY Typ absolvované střední školy Zdroj: Simonová, N., P. Soukup. 2010. 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.

Pravděpodobnost přechodu na VŠ u absolventů víceletých gymnázií vliv studijních dovedností (fixován vliv ESCS) 1 0.9 dívky chlapci 0.8 Pravděpodobnost přechodu na VŠ 0.7 0.6 0.5 0.4 0.3 0.2 0.1 0 abil (1) abil (2) abil (3) abil (4) abil (5) Studijní schopnosti změřené v 15 letech Zdroj: Simonová, N., P. Soukup. 2010. 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.

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. 2010. 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.

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

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?

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

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

Doporučená literatura k bloku IV. Bílá kniha terciárního vzdělávání. Praha: MŠMT. Katrňák, T. 2004. Odsouzeni k manuální práci. Odsouzeni k manuální práci. Vzdělanostní reprodukce v dělnické rodině. Praha, Slon 2004. Matějů, P., M. Smith, P. Soukup, J. Basl. 2007. Determination of College Expectations in OECD Countries: The Role of Individual and Structural Factors. Czech Sociological Review 6: 1121 1148. Simonová, N., P. Soukup. 2010. 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).