PŘIDANÁ HODNOTA VE VÝSLEDCÍCH STŘEDNÍCH ŠKOL S MATURITOU NA ÚZEMÍ HLAVNÍHO MĚSTA PRAHY

PŘIDANÁ HODNOTA VE VÝSLEDCÍCH STŘEDNÍCH ŠKOL S MATURITOU NA ÚZEMÍ HLAVNÍHO MĚSTA PRAHY Projekt je financován z prostředků Evropského sociálního fondu, státního rozpočtu ČR a rozpočtu hlavního města Prahy MANUÁL Evaluace na SŠ - Praha říjen listopad 26

OBSAH VÝSLEDKOVÉ ZPRÁVY Manuál (brožura) I. OBSAH VÝSLEDKOVÉ ZPRÁVY II. CHARAKTERISTIKA PROJEKTU III. SOUHRNNÉ VÝSLEDKY Kvalita zpracovaných dat Souhrn zapojených škol, tříd a studentů Souhrnné výsledky v testech Využití studijního potenciálu Vliv vzdělání rodičů na studijní možnosti dětí Zájem studentů o studium na VŠ Volba střední školy a očekávání studentů IV. NÁVOD JAK ČÍST ZPRÁVU Otázky, na něž dostanete odpověď, základní pojmy V. TESTOVÝ ODDÍL KOMENTOVANÉ PŘÍKLADY GRAFŮ A TABULEK VI. DOTAZNÍKOVÝ ODDÍL KOMENTOVANÉ PŘÍKLADY GRAFŮ A TABULEK VII. ROZDĚLENÍ ÚLOH TESTŮ DO TEMATICKÝCH A DOVEDNOSTNÍCH ČÁSTÍ Analytická část (samostatné listy): I. VÝSLEDKY ZA ŠKOLU testový oddíl souhrnné výsledky za školu, průměrný celkový percentil po jednotlivých třídách, relativní postavení školy dotazníkový oddíl zájem studentů o studium na VŠ, zájem studentů o jednotlivé obory VŠ, faktory rozhodující při výběru SŠ, co studenti považují na SŠ za nejdůležitější II. VÝSLEDKY ZA TŘÍDU tabulka extrémních výsledků výsledky předmětových testů tabulka podrobných výsledků, analýza dovedností a částí, analýza po úlohách, využití potenciálu ve třídě, porovnání využití potenciálu tříd analýza dotazníků oblíbenost vybraných předmětů Všem, kteří budou pracovat s výslednými výstupy, doporučujeme manuál a analytickou část výsledkové zprávy v elektronické podobě, které si můžete stáhnout na internetu v aplikaci ScioDat na adrese www.scio.cz/1/sciodat.

CHARAKTERISTIKA PROJEKTU PŘIDANÁ HODNOTA VE VÝSLEDCÍCH STŘEDNÍCH ŠKOL S MATURITOU Cílem projektu je zajistit středním školám základ dlouhodobé (auto)evaluace, která je založena na testování studentů ve dvou fázích studia. Znalost vstupní a výstupní úrovně vzdělání v jednotlivých předmětech pak umožňuje stanovit přidanou hodnotu školy, tedy to, co škola skutečně studentům dala. V termínu říjen - listopad 26 se realizovala vstupní fáze testování pro první ročníky středních škol a odpovídající ročníky víceletých gymnázií na území hlavního města Prahy. Přínosy aneb důvod účastnit se projektu KVALITA POSKYTOVANÉHO VZDĚLÁNÍ Hodnotit práci školy objektivně není možné bez hlubší znalosti úrovně studentů na počátku studia. Primárním cílem projektu Přidaná hodnota ve výsledcích SŠ s maturitou je zjišťovat přidanou hodnotu poskytovaného vzdělání. Její stanovení je založeno na porovnávání výsledků na počátku studia a na konci druhého ročníku. Tento postup umožňuje objektivně určit kvalitu vzdělání školy. Naprostou většinu výsledků získá škola vždy v porovnání s ostatními školami. Výstupy testování dobře využijí i jednotliví pedagogové ve své každodenní práci. AUTOEVALUACE ŠKOLY A VYHLÁŠKA Č. 15/25 SB. Projekt Vektor tvoří rámec autoevaluačních aktivit. Poskytuje vedení školy dostatek podkladů pro přípravu kvalitní zprávy o výsledcích vzdělávání. V následujících letech se výsledková zpráva projektu nebude omezovat pouze na současný stav, ale bude umožňovat sledování dlouhodobých trendů a tendencí ve vzdělávacích výsledcích školy. PŘÍNOSY PROJEKTU PRO STUDENTY Individuální zpráva s výsledky vstupního testování poskytne každému studentovi informace o jeho připravenosti ke studiu na střední škole a upozorní ho na mezery ve vědomostech a dovednostech. Výstupní testování bude kromě přípravy a generálky na státní maturitu i významnou pomocí při volbě dalšího studia. Studenti absolvují test obecných studijních předpokladů, který používá v přijímacích zkouškách stále více vysokých škol. Seznámení s takovým testem je pro ně důležitým krokem přípravy na přijímací zkoušky a dále výsledek testu naznačí, jaké jsou jejich šance dostat se na jednotlivé typy vysokých škol. Podrobnější informace o projektu najdete na www.scio.cz/kraje/pha.

SOUHRNNÁ ZPRÁVA Zpráva prezentuje souhrnné výsledky testování a dotazníkového šetření projektu Přidaná hodnota ve výsledcích SŠ s maturitou realizovaného společností Scio na podzim 26. Kvalita dat TESTY Většina škol využila možnost samostatného zadávání výsledků testů do aplikace ScioDat. Tento postup zajišťuje vysokou kvalitu dat, pokud jsou dodrženy standardní postupy, které doporučujeme. Oproti minulému roku došlo k velkému nárůstu objemu zpracovávaných dat. Uskutečnili jsme některé změny, které vzešly z reklamací z minulého roku. Konkrétně byly provedeny drobné úpravy databáze ScioDat a způsobu předávání výsledků testování a dotazníkového šetření (např. nutnost editace tříd, typu středoškolského studia, označení tříd na záznamovém archu apod.). Tyto změny jsou pro školy sice drobnou přítěží (Scio tyto informace o třídách nezná), ale díky nim jsme schopni poskytnout školám přesnější a podrobnější výsledky. Určitou komplikací při zpracování výsledků byla nerovnoměrná kvalita dat u škol, které použily k předání výsledků záznamové archy. Většina škol odeslala tyto formuláře pečlivě a vzorně vyplněné, někde se však objevily nedostatky. Nejčastěji se jednalo o chybějící údaje o škole (kód školy), o třídě, velice často také chybělo číslo studenta. V mnoha případech si studenti nanečisto křížkovali odpovědi, které posléze změnili, avšak tenký křížek v záznamovém archu již nevygumovali. Pokud nebyl některý z křížků výrazně tmavší, odpověď byla neplatná. Problémem byl místy také zcela nestandardní postup při opravě vybraného řešení v archu, který znemožnil jeho zařazení do zpracování. Na základě reklamací škol jsme ze zpracování vyřadili úlohu č. 13 v testu z německého jazyka. DOTAZNÍKY Obecně lze říci, že školy nepřikládaly vyplnění dotazníků takový důraz jako u testů, ačkoli výstupy z nich přinášejí velice cenné údaje jak pro školu, tak pro studenta. Od některých škol jsme data z dotazníků neobdrželi nebo data nebyla kompletní. Předání dat z dotazníků proběhlo stejnými způsoby, a to buď přes rozhraní ScioDat, anebo pomocí tištěných archů. Vyplňování přes internetové rozhraní ScioDat bylo celkově spolehlivější, avšak poměrně často zmiňovaným problémem byl nedostatek počítačů v učebně, dlouhodobé blokování učebny při vyplňování dotazníků a celková složitost aplikace. Obavy škol, že studenti vyplní dotazník schválně nebo omylem jinému studentovi, se nenaplnily. Za celou dobu testování jsme neměli nahlášen ani jeden takový případ. V případě vyplnění tištěných dotazníků jsme nezaznamenali problém se zpracováním ze strany škol, avšak v mnoha případech byly dotazníky vyplněny nekvalitně. Opět se jednalo o stejné chybějící údaje (kód školy, třída, číslo studenta, nevyplnění identifikačních údajů na druhé straně dotazníku). Otázky, u kterých bylo uvedeno více odpovědí, než byl požadovaný počet, musely být v individuálních případech vyřazeny ze zpracování. Vzniklé chyby v testech i dotaznících jsme odstranili, pokud to bylo možné. Sporadicky se objevily případy, kdy dva studenti v jedné třídě měli zcela stejnou identitu (číslo studenta), což by mohlo vést u některých ukazatelů i k absurdním výsledkům. Z tohoto důvodu se data s duplicitní identitou, u kterých není možné zjistit validitu údajů, vyřazují. V některých případech jsme se o chybách ani nedozvěděli, například pokud škola neodeslala všechny záznamové archy a dotazníky. Může se proto stát, že např. ve výsledcích nepůjde identifi-

kovat všechny zúčastněné studenty nebo budete postrádat některé jiné údaje. Věřte však, prosím, že jsme se maximálně snažili zahrnout do zpracování všechny dotazníky a záznamové archy, které jsme od vás obdrželi. Souhrn zapojených škol V rámci tohoto projektu jsme testovali mnoho skupin studentů tak, abychom co nejvíce vyšli vstříc požadavkům škol. Značně se však zvýšila modularita testování. Vaše škola obdržela zpracované výsledky testů i dotazníků. Samotné výsledky, které jste obdrželi, jsou bez dalšího srovnání jen velmi málo uplatnitelné. Proto jsou výsledky testování vždy konfrontovány s referenčním rámcem (tj. podskupinou škol a ročníků, se kterými je nejvhodnější dané srovnání provádět např. studenti z gymnázií nebo třídy SOŠ). Porozumění výsledkům a jejich správná interpretace do značné míry závisí na porozumění referenčnímu rámci, se kterým se výsledky srovnávají. Vstupního testování studentů 1. ročníků SŠ a odpovídajících ročníků víceletých gymnázií se na podzim v roce 26 zúčastnilo celkem 29 644 studentů ze 392 škol celé ČR. Jednotlivými součástmi tohoto testování jsou kromě vstupního testování Vektor 26 Modul 1 i projekty Přidaná hodnota ve výsledcích SŠ s maturitou na území hl. m. Prahy, Evaluace kvality vzdělávání ve všeobecně vzdělávacích oborech SŠ v Jihomoravském kraji a Měření přidané hodnoty u 1. a 3. ročníků ve Středočeském kraji. Podrobné údaje o počtu zastoupených studentů a škol naleznete dále v tabulce č. 1. Počet studentů, tříd a škol podle zastoupení v krajích Počet zúčastněných škol Počet zúčastněných studentů Počet tříd Region Vektor SC+JM PHA Celkem Vektor SC+JM PHA Celkem Celkem hlavní město Praha 3 14 17 9 9324 9414 362 Jihočeský kraj 14 14 773 773 28 Jihomoravský kraj 15 46 61 811 2993 384 134 Karlovarský kraj 26 26 266 266 77 Královéhradecký kraj 17 17 1164 1164 4 Liberecký kraj 8 8 388 388 15 Moravskoslezský kraj 25 25 241 241 74 Olomoucký kraj 26 26 1952 1952 67 Pardubický kraj 1 1 453 453 16 Plzeňský kraj 7 7 561 561 2 Středočeský kraj 6 44 5 487 317 3594 129 Ústecký kraj 18 18 1265 1265 46 Vysočina 11 11 881 881 32 Zlínský kraj 12 12 1288 1288 45 Celkem 198 9 14 392 1422 61 9324 29644 185 Vysvětlivky: Vektor testování Vektor 26 Modul 1 tabulka č. 1 SC+JM krajské testování ve Středočeském a Jihomoravském kraji PHA testování Přidaná hodnota ve výsledcích SŠ na území hl. m. Prahy V rámci testování Vektor Modul 1 bylo testováno 48 % studentů na 198 školách. V rámci krajských projektů v SCK a JMK bylo testováno 21 % studentů na 9 školách. Velkou měrou se na testování podílelo hlavní město Praha s 9324 testovanými studenty (31 %) ze 14 středních škol.

graf č. 1 Ve vstupním testování (Modul 1) bylo zastoupeno velice široké spektrum středních škol (viz graf č. 1). Největší zastoupení co do počtu škol i testovaných studentů mezi jednotlivými typy středních škol mají gymnázia (41 %), o něco méně střední odborné školy (35 %). Zbylé 3 kategorie škol byly zastoupeny menší měrou, průmyslovky (1 %), obchodní akademie (9 %) a nejméně střední odborná učiliště (5 %). Přesto však i počty testovaných studentů na SPŠ, OA a SOU tvoří dostatečně velké a bohaté srovnávací (referenční) skupiny, aby mohli být studenti z těchto škol srovnáváni pouze se sobě rovnými, tedy se studenty škol podobného typu. Podrobnější přehledy naleznete dále v tabulce č. 2. Počty žáků a tříd dle zastoupení jednotlivých typů škol G OA SPŠ SOŠ SOU a OU Celkem třídy stud. třídy stud. třídy stud. třídy stud. třídy stud. třídy stud. hlavní město Praha 96 2637 44 1214 64 1668 125 3139 33 756 362 9414 Středočeský kraj 51 1474 7 26 14 372 52 143 5 112 129 3594 Jihočeský kraj 16 468 11 276 1 29 28 773 Plzeňský kraj 7 23 11 3 2 58 2 561 Karlovarský kraj 21 583 7 197 14 321 34 938 1 27 77 266 Ústecký kraj 24 711 3 87 16 391 3 76 46 1265 Liberecký kraj 9 242 3 89 3 57 15 388 Královéhradecký kraj 17 495 4 117 18 523 1 29 4 1164 Pardubický kraj 3 88 13 365 16 453 Vysočina 4 11 3 9 8 233 14 364 3 84 32 881 Jihomoravský kraj 83 2429 7 191 7 2 33 881 4 13 134 384 Olomoucký kraj 39 1149 8 249 18 499 2 55 67 1952 Zlínský kraj 28 833 1 3 16 425 45 1288 Moravskoslezský kraj 2 593 7 182 4 111 34 916 9 239 74 241 Celkem 418 1215 94 2652 111 295 398 154 64 1568 185 29644 tabulka č. 2

ROZSAH TESTOVÁNÍ Vstupní testování bylo nabízeno ve dvou sadách, a to základní sada Modul 1A s testy český jazyk, obecné studijní předpoklady, anglický jazyk a německý jazyk, dále rozšířená sada Modul 1AB, která navíc obsahovala testy matematika, občanský základ a přírodovědně-technický základ. Sadu A bylo možné doplňovat o jednotlivé předměty ze sady B. Testová baterie pro pražské školy sestávala z předmětů matematika, český jazyk a OSP, s možností doplnění o cizí jazyky. Největší zájem byl o testy z českého jazyka a OSP, dále pak z matematiky, anglického jazyka, třetina studentů řešila testy občanský a přírodovědně-technický základ a nejméně studentů řešilo test z německého jazyka. graf č. 2 Pro vstupní testování 1. ročníků byly použity 2 varianty testů z českého jazyka, matematiky a OSP a jedna varianta testů z cizích jazyků (Aj a Nj), přírodovědně-technického základu a občanského základu. I přesto, že se úlohy v testech obou variant lišily, struktura i obtížnost testů byla stejná. Poté, co byly výsledky testů a jejich částí v rámci každé z testových variant zpracovány a převedeny na percentil, byly i výsledky těchto různých testů navzájem porovnatelné. ZDROJE DAT Výsledky testů, které se v projektu použily, pocházejí celkem ze 3 zdrojů. 1. Výsledky z testů 1. varianty testy z matematiky, českého jazyka a OSP této varianty byly použity pouze v testování Vektor 26 Modul 1 a jsou shodné s testy použitými v řádném termínu PZ Scio 26. Testy z anglického a německého jazyka, přírodovědně-technického základu a občanského základu byly použity pro všechna testování studentů 1. ročníků SŠ, která proběhla v termínu 4. října až 1. listopadu 26. 2. Výsledky z testů 2. varianty jedná se o testy z matematiky, českého jazyka a OSP použité pro testování Přidaná hodnota ve výsledcích SŠ na území hl. m. Prahy, Evaluace kvality vzdělávání ve všeobecně vzdělávacích oborech SŠ v Jihomoravském kraji a Měření přidané hodnoty u 1. a 3. ročníků ve Středočeském kraji. 3. Výsledky řádného termínu PZ Scio 26 doplňují výsledky z matematiky, českého jazyka a OSP v testování Vektor Modul 1 u těch studentů, kteří testy řešili v rámci přijímacích zkoušek. Objemem se podílí přibližně jednou čtvrtinou na celkovém množství výsledků z předmětů Ma, Čj a OSP v testování Vektor Modul 1.

MNOŽSTVÍ VYPLNĚNÝCH DOTAZNÍKŮ počet 16 14 12 1 8 6 4 2 graf č. 3 Součástí testování byl dotazník, který zjišťoval některé názory a zaměření studentů. Standardně se vyplňoval přes internetové rozhraní ScioDat, ale byla nabízena i tištěná forma, která se zpracovávala po zpětném zaslání poštou ve společnosti Scio. Některé školy dotazníky nevyplnily nebo jsme od nich data neobdrželi. V testování Vektor nemá dotazník 22 % studentů, v krajských projektech pro SCK a JMK nemá dotazník 19 % studentů a v pražském testování, kde byla návratnost největší, pouze 16 % studentů. Školám, od kterých jsme data nezískali, nelze poskytnout výstupy za dotazníkovou část projektu. Souhrnné výsledky v testech Návratnost dotazníků Vektor SC+JM PHA Počet dotazníků 1118 4968 7839 Počet studentů 1422 61 9324 Důvodem prezentace průměrné úspěšnosti testů je ověření náročnosti daných testů pro cílovou skupinu. Celková náročnost testu má být v ideálním případě taková, aby průměrný student ze skupiny, pro kterou je test určen (tj. všechny střední školy), vyřešil správně přibližně polovinu úloh, tedy že průměrná hrubá úspěšnost je 5 %. V tabulce č. 3 vidíte, že hrubá obtížnost použitých testů je přiměřená a pohybuje se okolo 5 %. Celkové průměrné výsledky použitých testů typ školy nerozlišen předmět počet řešených testů správná řešení špatná řešení vynechané úlohy neřešené úlohy nejnižší nejvyšší čistá úspěšnost varianta 1 hrubá úspěšnost percentil var. 2 AJ 1624 2,8 14,3 4,6,3 16, -1,3 4, 4, 51,9 49,5 CJ 13427 27,5 17, 4,8,6 19,5-16, 48,7 39, 55,1 49,5 MA 857 16,7 8,7 4,5,1 13,8-1, 3, 46,1 55,7 49,4 NJ 678 24,8 15,1 8,4,7 19,7-9,7 49, 4,3 5,6 49,5 OSP 1347 33, 17,7 8,2 1,1 28,4-4,3 58,8 47,3 54,9 49,9 OZ 9535 22,4 12,7 4,7,2 18,2-8, 38,7 45,6 56,1 49,3 PZ 944 19,4 14,8 5,7,1 14,5-9, 38,7 36,2 48,5 49,2 CJ 14736 3,7 14,9 3,9,5 23,7-12, 5, 47,3 61,4 49,5 MA 13461 16,4 8,9 4,4,3 13,5-6, 3, 45, 54,8 49,3 OSP 1467 31,6 18,5 8,7 1,1 26,8-7,9 58,8 44,7 52,7 49,9 tabulka č. 3

Tabulky s průměrnými výsledky testů pro jednotlivé typy středních škol Celkové průměrné výsledky použitých testů G8 předmět počet řešených testů správná řešení špatná řešení vynechané úlohy neřešené úlohy varianta 1 nejnižší nejvyšší var. 2 čistá úspěšnost hrubá úspěšnost percentil AJ 2826 29,7 8,6 1,8, 26,8-8, 4, 67, 74,2 78,9 CJ 169 33,8 13, 2,9,3 27,4-16, 48,7 54,8 67,6 72,1 MA 1341 2,9 6,3 2,7, 18,8-1, 3, 62,7 69,8 67,6 NJ 11 31, 11,2 6,4,3 27,3-7, 49, 55,7 63,3 71, OSP 1594 42,4 12,3 4,6,7 39,2 4,7 58,8 65,3 7,6 77,1 OZ 2229 26,7 1,1 3,2,1 23,3,3 38,7 58,3 66,7 68,2 PZ 2217 23,4 12,8 3,7, 19,1,7 38,7 47,7 58,4 69,4 CJ 271 36,4 11,3 2,2,1 31, 1,3 5, 61,9 72,9 71,8 MA 1946 21,2 5,9 2,8,1 19,2-3,3 3, 64,1 7,6 72, OSP 263 39,2 13,4 6,8,6 35,7 1,6 58,8 59,5 65,3 73,5 tabulka č. 4 Celkové průměrné výsledky použitých testů G4 předmět počet řešených testů správná řešení špatná řešení vynechané úlohy neřešené úlohy varianta 1 nejnižší nejvyšší var. 2 čistá úspěšnost hrubá úspěšnost percentil AJ 526 22,4 12,1 5,2,4 18,3-1,3 4, 45,9 55,9 57,2 CJ 3925 32,1 13, 4,5,4 25,9-3,7 48, 51,8 64,1 68,4 MA 3155 2,1 5,8 4,1, 18,1-3,7 3, 6,4 66,8 65,1 NJ 1728 25,1 12,1 1,4 1,5 21,1-9,7 46,7 43, 51,2 54,1 OSP 3911 37,6 13, 8,4 1,1 34,2-4,3 58,8 57, 62,6 65,5 OZ 4172 23,4 11,1 5,3,2 19,7-1,3 38,7 49,3 58,6 54,8 PZ 4144 19,8 13,7 6,4,1 15,2-3,7 34,7 37,9 49,4 52,9 CJ 3893 34,6 12, 3,2,2 28,8-1,7 48,7 57,5 69,1 65,4 MA 3828 19,7 6,3 3,9,1 17,6-3, 3, 58,6 65,6 65,8 OSP 3928 36,1 14,3 8,9,7 32,4,3 56,3 54,1 6,2 65,5 tabulka č. 5 Celkové průměrné výsledky použitých testů SPŠ předmět počet řešených testů varianta 1 var. 2 správná řešení špatná řešení vynechané úlohy neřešené úlohy nejnižší nejvyšší čistá úspěšnost hrubá úspěšnost percentil AJ 123 18,8 16,8 4,1,3 13,2-5,3 37,3 32,9 46,9 41,7 CJ 83 24,1 2,2 4,9,8 14,6-8, 4,7 29,3 48,3 35,1 MA 618 16,5 9,8 3,6, 13,3-4,7 3, 44,2 55,2 47,3 NJ 294 21,4 2,6 6,7,3 14,6-6,7 43,7 29,8 43,8 34,4 OSP 788 31,5 2,2 7,2 1,1 26,2 -,4 54,9 43,7 52,5 44,5 OZ 53 18,4 14,4 7,,2 13,6 3,3 29,3 33,9 45,9 3,8 PZ 77 15,4 15,6 9,,1 1,2 -,7 22,7 25,5 38,4 29,1 CJ 1979 28,8 16,6 4,2,4 21, -6,7 46,7 41,9 57,5 4,5 MA 1916 15,8 9,4 4,6,2 12,6-6, 3, 42,2 52,6 46, OSP 1942 3,6 2, 8,3 1,1 25,5-4,2 53,8 42,4 51,1 46,2 tabulka č. 6

Celkové průměrné výsledky použitých testů OA předmět počet řešených testů správná řešení špatná řešení vynechané úlohy neřešené úlohy varianta 1 var. 2 nejnižší nejvyšší čistá úspěšnost hrubá úspěšnost percentil AJ 1212 18,4 15,7 5,5,5 13,2-6,7 37,3 32,9 46, 41,9 CJ 979 27, 17,3 5,2,4 19, -1,7 48,7 37,9 54, 48,4 MA 287 14,9 1,4 4,7, 11,4-3,3 27,3 37,9 49,5 4,4 NJ 492 23, 13,6 11,2 1,2 18,5-6,7 41, 37,8 47, 46,8 OSP 976 31,2 17,9 9,5 1,3 26,6-4,1 56,3 44,3 52, 45,4 OZ 34 2,6 15,5 3,8,1 15,4-4, 35, 38,4 51,4 38,3 PZ 238 16,6 17, 6,4, 1,9-1,3 23, 27,3 41,5 32,1 CJ 1488 29,4 15,8 4,2,5 22, -12, 5, 44, 58,9 44,1 MA 1394 13,8 1,1 5,8,3 1,4-4, 27,7 34,8 46, 36,8 OSP 1395 29, 2, 9,6 1,4 23,8-7,9 49,9 39,7 48,3 41,8 tabulka č. 7 Celkové průměrné výsledky použitých testů SOŠ předmět počet řešených testů správná řešení špatná řešení vynechané úlohy neřešené úlohy varianta 1 var. 2 nejnižší nejvyšší čistá úspěšnost hrubá úspěšnost percentil AJ 5137 15,9 18,2 5,4,4 9,9-8,7 37,3 24,7 39,9 31,5 CJ 5466 23,8 2, 5,5,8 14,5-11, 42,7 28,9 47,5 34,6 MA 2754 11,9 11,9 6,,2 7,9-7, 3, 26,5 39,7 27,9 NJ 2326 23,1 18, 7,6,3 17,1-8,3 46,3 34,9 47,1 41,3 OSP 5217 28,1 21,6 9,1 1,2 22,5-2,6 55,3 37,5 46,8 34,4 OZ 242 17,9 16,5 5,3,3 12,4-8, 36, 31, 44,8 27,7 PZ 298 15,6 18,1 6,2,1 9,6-9, 28,3 23,9 39, 26,9 CJ 4465 27,6 16,9 4,8,7 19,7-8,7 44,7 39,4 55,2 36,9 MA 3622 12,9 11,3 5,3,5 9,2-6, 28,7 3,6 43,2 32, OSP 4438 27,1 21,7 9,6 1,5 21,5-3,1 51,2 35,9 45,2 35,1 tabulka č. 8 Celkové průměrné výsledky použitých testů SOU varianta 1 var. 2 předmět počet řešených testů správná řešení špatná řešení vynechané úlohy neřešené úlohy nejnižší nejvyšší čistá úspěšnost hrubá úspěšnost percentil AJ 566 14,2 2,7 4,8,3 7,3-5,3 36, 18,3 35,6 23,8 CJ 645 21,2 22,3 5,5,9 11, -11, 35,3 21,9 42,5 24,5 MA 415 1,9 13,4 5,5,2 6,5-5,3 24,7 21,6 36,5 22,9 NJ 228 19,8 21,2 7,6,4 12,8-8,3 41,3 26,1 4,4 28,7 OSP 561 24,7 26,3 8,,9 17,9-3, 44,9 29,9 41,2 23, OZ 375 17,6 18,3 3,8,3 11,5-5,3 28,7 28,8 44,1 25,8 PZ 27 14,9 19,6 5,5,1 8,3 -,3 19,3 2,8 37,2 2,8 CJ 84 22,3 21,7 4,6 1,4 12,6-6,7 38,7 25,2 44,7 18,5 MA 755 11,1 13,9 4,3,7 6,4-4,7 26,3 21,4 36,9 21,4 OSP 841 22,2 28,2 7,8 1,8 14,9-4, 43,3 24,8 37, 18,8 tabulka č. 9

Využití studijního potenciálu Využití studijního potenciálu je rozdíl mezi výsledkem předmětového testu a testu obecných studijních předpokladů (dále jen OSP), obojí je přitom vyjádřeno percentilem studenta. Čím je výsledek předmětového testu lepší a naopak výsledek v OSP horší, tím vyšší je využití studijního potenciálu. Dříve, než budeme pokračovat, je třeba připomenout dvě věci: 1. Čím horší je výsledek OSP, tím vyšší je využití potenciálu. Stanovení využití potenciálu tak vychází z nevysloveného předpokladu, že výsledek v OSP je pevně daný a škola jej ovlivňuje jen málo. To jistě v obecné rovině (zatím) platí. Ovšem tam, kde se rozvoji OSP systematicky věnují (což je zatím menšina škol), budou hodnoty využití potenciálu zkreslené (nižší). 2. Školy, třídy i žáci, kteří mají velmi dobré výsledky v OSP, nemohou v principu dosáhnout příliš dobrého využití potenciálu. Např. při průměrném percentilu 8 v OSP nemůže třída dosáhnout využití potenciálu většího než 2, ani kdyby všichni žáci byli v předmětu na 1. percentilu. Podobně zase třídy se slabým OSP nemohou v (ne)využívání potenciálu dopadnout příliš špatně. VYUŽÍVÁNÍ STUDIJNÍHO POTENCIÁLU NA ÚROVNI TŘÍD 1 Využití studijního potenciálu ve třídách - ČJ 1 Využití studijního potenciálu ve třídách - MA 8 8 percentil ČJ 6 4 percentil MA 6 4 2 2 2 4 6 8 1 percentil OSP 2 4 6 8 1 percentil OSP graf č. 4 graf č. 5 Grafy poukazují na závislost mezi průměrným percentilem z testu z matematiky nebo českého jazyka a průměrným percentilem z testu obecných studijních předpokladů. V obou případech je průměrný percentil agregován na úroveň tříd. Míru závislosti vyjadřuje přímka vedoucí diagonálně grafem. Je patrné, že existuje velice silná závislost mezi studijními výsledky, v tomto případě z matematiky a českého jazyka, a schopnostmi testované testem obecných studijních předpokladů. Pouze málo tříd z této závislosti výrazněji vybočuje. Tyto odchylky lépe vystihuje graf č. 6 Podíly tříd podle využití studijního potenciálu.

Podíly tříd podle využití studijního potenciálu v MA a ČJ 5 4 počet tříd 3 2 1 méně než -15 pcb -15 pcb až -5 pcb -5 pcb až 5 pcb 5 pcb až 15 pcb více než 15 pcb ČJ 53 246 444 282 36 MA 68 266 362 11 21 Vysvětlivky: pcb percentilový bod graf č. 6 Třídy jsou rozděleny do pěti intervalů podle toho, jak využívají studijního potenciálu studentů. Do intervalů se zápornými hodnotami spadají třídy, kde je slabě nebo až velmi slabě využíváno studijního potenciálu studentů. Naopak do intervalů s kladnými hodnotami spadají třídy s velmi dobrým až vynikajícím využitím potenciálu. Z grafu je patrné, že u největšího počtu tříd žáci využívají studijního potenciálu přiměřeně. To jsou ty třídy, které leží na předchozích grafech nejblíže přímce. Pouze minimum tříd spadá do intervalů extrémních hodnot.

Dotazníková část souhrnné zprávy Tento oddíl přináší souhrnné výsledky dotazníkového šetření, které bylo součástí vstupního testování 1. ročníků. Opakované testování v průběhu delšího období nám umožňuje sledovat důležité tendence ve vzdělávání, přesto však neposkytuje informace o obecných záměrech a chování studentů, které vycházejí z nepřetržitých proměn společnosti. Pro školu je důležité vědět, s jakými studenty bude následující čtyři roky pracovat. Právě tyto informace o studentech mohou pomoci školám pružně a s předstihem reagovat na měnící se potřeby studentů, vytvářet pro ně efektivnější vzdělávací systém a také mohou být nápomocné i samotné škole. Jednou z možností, jak získat takové informace, je dotazníkové šetření. VLIV VZDĚLÁNÍ RODIČŮ NA VÝSLEDKY STUDENTŮ Z výsledků šetření je zcela zřetelný vliv vzdělání rodičů na to, jakých studijních výsledků bude jejich dítě dosahovat a jakého stupně vzdělání dosáhne. Důležitou roli v této závislosti hraje zejména sociální prostředí, ve kterém se rodiče pohybují a jejich děti vyrůstají. Graf č. 7 zobrazuje závislosti mezi vzděláním rodičů a výsledky testů z českého jazyka, matematiky a OSP. Studenti byli rozděleni do čtyř skupin podle vzdělání rodičů (alespoň jeden rodič musí vyhovovat danému kritériu vzdělání). V rámci každé skupiny byl vypočten průměrný percentil, kterého studenti v testech z předmětů ČJ, M a OSP dosáhli. Průměrný percentil se počítal pouze z řad těch studentů, kteří se testování daného předmětu účastnili. Porovnání výsledků studentů se stupněm vzdělání jejich rodičů průměrný percentil 7 6 5 4 3 2 1 12 1 8 6 4 2 počet studentů VŠ SŠ s maturitou SŠ bez maturity ZŠ Český jazyk 6,4 47,4 38,4 37,9 Matematika 6,2 46,5 37,2 37,5 Osp 62, 47,5 36,8 36,1 Počet 8261 11269 3717 225 graf č. 7 Kromě průměrných výsledků za dané předměty jsou také uvedeny četnosti jednotlivých kombinací vzdělání rodičů.

Z grafu je patrná jasná závislost mezi vzděláním rodičů a průměrnými výsledky, kterých jejich děti v testech dosáhly. Čím nižší je stupeň vzdělání rodičů, tím nižší jsou dosažené průměrné percentily. Percentily za předměty v jednotlivých skupinách jsou navíc velice vyrovnané. V souladu s těmito poznatky je možné tvrdit, že studenti, jejichž rodiče dosáhli vyššího vzdělání, dosahují v testech z ČJ, M a OSP lepších výsledků, nebo že vzdělání rodičů celkově ovlivňuje studijní výsledky jejich dětí. Vzhledem k tomu, že se jedná o průměrné hodnoty, existuje zcela jistě řada výjimečných studentů, kteří tuto tendenci porušují a budou ve své skupině dosahovat např. výrazně lepších výsledků. Zejména u těchto studentů je důležité rozvíjet jejich nadání a stimulovat motivaci ke studiu. Vliv vzdělaní rodičů na zájem o vysokoškolské vzdělání jejich dětí lze pozorovat dále na grafu č. 8. Studenti byli rozděleni do čtyř skupin podle vzdělání rodičů (alespoň jeden rodič musí vyhovovat danému kritériu vzdělání). V rámci každé skupiny je procentuálně vyjádřen podíl studentů, kteří (ne)mají zájem o studium na VŠ. Černý rám udává počet studentů, kteří spadají do jednotlivých kategorií vzdělání jejich rodičů (VŠ, SŠ s maturitou atd.). Zájem studentů o studium na VŠ dle vzdělání jejich rodičů procenta [%] 7 6 5 4 3 2 1 VŠ SŠ s maturitou SŠ bez maturity ZŠ 12 1 8 6 4 2 počet studentů Určitě ANO 63,7 37,5 2,5 23,8 Spíše ANO 3,3 44, 45,3 42,4 Spíše NE 5, 15,4 26,6 25,1 Určitě NE 1, 3,1 7,6 8,7 Počet studentů 8294 11392 382 231 graf č. 8 I v tomto případě je patrné, že čím nižší je stupeň vzdělání rodičů, tím nižší je i zájem o vysokoškolské studium. Stejně tak je ale nutné zdůraznit, že se jedná o průměrné hodnoty. Ve skutečnosti zajisté existuje celá řada výjimečných studentů, kteří tuto tendenci porušují a mají ve své skupině např. výrazně vyšší studijní ambice.

ZÁJEM O STUDIUM NA VŠ Vyjádření zájmu o další vzdělávání velice dobře vypovídá o záměru studentů. Je zřejmé, že v prvním ročníku ne zcela všichni studenti jsou již pevně rozhodnuti, zda chtějí pokračovat ve studiu na VŠ. Podíl studentů, kteří již vědí, který obor studia si budou vybírat, je pravděpodobně ještě menší, nicméně oba tyto ukazatele mapují zájmy studentů a představy o jejich budoucnosti, které by měly být školou reflektovány. Jedním z velice častých očekávání studentů SŠ je právě dobrá připravenost na přijímací zkoušky na VŠ. Je jasné, že příprava je do značné míry věcí studentů, ale škola by jim tuto přípravu měla umožnit. Způsobů, jak očekávání studentů naplnit, je mnoho např. nabídka volitelných předmětů, zprostředkování specifických kurzů nebo doporučení učitele. Zájem studentů o studium na VŠ procenta [%] 8 7 6 5 4 3 2 1 G4 G8 OA SPŠ SOŠ SOU 9 8 7 6 5 4 3 2 1 počet studentů Určitě ANO 78,8 75,4 28,7 27,4 19,2 4,7 Spíše ANO 2,6 22,8 57,4 54,1 52, 3,2 Spíše NE,4,8 12,4 16,1 23,9 45,5 Určitě NE,2 1, 1,5 2,5 4,9 19,7 Počet 6452 3182 2387 254 8291 1124 graf č. 9 Graf č. 9 znázorňuje, jak studenti odpovídali na dotaz Plánujete studovat na VŠ?. Odpovědi jsou vyjádřeny procentuálním podílem z celkového počtu studentů daného typu školy, kteří dotazník vyplnili. Údaje jsou uvedeny v tabulce pod grafem. Největší zájem o VŠ, jak je z grafu vidět, je jednoznačně na gymnáziích, kde chce určitě studovat na VŠ zhruba 8 % studentů, zatímco nejmenší zájem o VŠ studium je na prakticky zaměřených školách (SOU a SOŠ). Podrobnější přehled o zájmu o jednotlivé obory VŠ studia vyjadřuje dále uvedený graf č. 1. Každý obor je dělen na několik sloupců, které vyjadřují, kolik procent studentů z určitého typu střední školy si daný VŠ obor zvolilo. Sloupce jsou rámovány černým rámem, který vyjadřuje průměrný zájem o jednotlivé VŠ obory u testované skupiny všech studentů.

4 3!! 52,4 Zájem o obory VŠ studia!! 66,2 procenta [%] 2 1 graf č. 1 Vysvětlivky: počty studentů G8 (3195), G4 (6477), OA (2396), SPŠ (2512), SOŠ (8321), SOU (1125) MAFY Matematicko-fyzikální PRVD Přírodovědný EKON Ekonomický TECH Technický PRAV Právnický ZEMĚ Zemědělský SPVD Společenskovědní LEKR Lékařský JAZK Jazykový PEDG Pedagogický UMEL Umělecký Zcela jiné informace o VŠ oborech dostáváme z grafu č. 11. Jednoduše řečeno ukazuje, jak chytří studenti se hlásí na jednotlivé obory VŠ. Sloupce u VŠ oborů vyjadřují průměrný výsledek v testu OSP u těch studentů, kteří si daný obor vybrali v dotazníku. Sloupec nestudují zahrnuje ty studenty, kteří nechtějí studovat na VŠ. Z grafu vyplývá, že o matematicko-fyzikální a společenskovědní obory mají zájem studenti s nejlepšími výsledky, zatímco o zemědělské obory studenti v průměru s nejhoršími výsledky. Průměrný výsledek OSP uchazečů o jednotlivé obory VŠ 7 6 5 4 3 2 1 Matematickofyzikální Přírodovědný Ekonomický Technický Právnický Zemědělský Společenskovědní Lékařský Jazykový Pedagogický Umělecký Nestudují MAFY PRVD EKON TECH PRAV ZEME SPVD LEKR JAZK PEDG UMEL G8 13,1 14,7 17,4 18,2 15,4 1,5 26,3 15,1 22,9 7,5 12,6 G4 9,1 13, 14,9 12,6 23,7,9 23,7 17,7 25,8 11,4 11,7 OA 2,3 3,4 52,4 3,5 29,5 1,2 12,4 3, 25,4 6,9 8,2 SPŠ 17,7 7,8 11,7 66,2 5,7 1,8 3,4 2,7 6,6 2,5 1,8 SOŠ 4,2 8,5 17, 17, 14, 3,1 12, 14,4 17,6 9,5 12,3 SOU 5,4 6,6 8,4 24,6 7,1 2,3 6,8 5,1 8,4 4,9 1,9 Celkem 8, 9,9 19,1 2,1 17,1 1,9 15,9 12,6 19,7 8,5 11,5 průměrný percentil graf č. 11

VOLBA STŘEDNÍ ŠKOLY A OČEKÁVÁNÍ NASTUPUJÍCÍCH STUDENTŮ Každá škola si stanovuje určité vzdělávací cíle, na jejichž naplňování se nepodílí pouze ona škola, ale také její studenti, kteří mají určitá očekávání a motivaci ke studiu. Je tedy dobré vědět, z jakých důvodů si studenti školu vybírají a co od ní očekávají, a zaručit, aby byly cíle na obou stranách v souladu. Na základě takové informace může škola například lépe vyhovět potřebám studentů, případně upravit proces přijímání tak, aby získala studenty, kterým vyhovují cíle školy. V následujících výstupech jsou zpracovány jednak důvody (faktory), pro které si studenti vybírají školu určitého typu, a jednak očekávání, která mají studenti na různých typech škol. Níže uvedený sloupcový graf vyjadřuje, z jakých důvodů si studenti vybírají školu určitého typu (gymnázium, průmyslovka atd.). Četnost odpovědí za jednotlivé typy škol je v rámci každé odpovědi vyjádřena procentuálně. Počty studentů jsou uvedeny pod tabulkou. Pro snazší orientaci v grafu uvádíme průměrnou váhu každé odpovědi bez rozlišení typu školy. Ta je znázorněna černým rámem. 7 Faktory rozhodující při výběru SŠ 6 5 procenta [%] 4 3 2 1 Odp 1 Odp 2 Odp 3 Odp 4 Odp 5 Odp 6 Odp 7 Odp 8 Odp 9 Odp 1 G4 19,5 19,4 4,8 29, 26,3 2,2 17,8 14,8 42,2 15,2 G8 11,9 16,1 8,8 28,2 29,3 2,5 13,4 27,4 36,4 16,9 OA 33,5 43,4 19,9 14,8 18,4 3,1 21,9 11,8 13,6 9,6 SOŠ 26,9 64,1 22,5 1,7 17,4 3,1 19,5 11, 5,4 11,8 SPŠ 25,7 68,2 22,2 18,4 1,2 5,5 15,6 8,8 11, 7,6 SOU 37,8 67,6 21,1 7, 17,4 1,7 16,3 12,2 1,2 11,6 CELKEM 23,9 44,2 15,5 19, 2,7 3, 17,9 14,1 2,6 12,8 graf č. 12 Vysvětlivky: počet studentů G8 (3195), G4 (6477), OA (2396), SPŠ (2512), SOŠ (8321), SOU (1125) 1 Vyšší šance na přijetí 2 Obor, který mne baví 3 Snadné nalezení práce po studiu 4 Pověst školy 5 Vzdálenost od bydliště 6 Vysoké výdělky absolventů 7 Dojem z osobní návštěvy školy 8 Názor rodičů 9 Vysoký počet studentů přijatých po maturitě na VŠ 1 Jiný důvod Z možných odpovědí na otázku č. 4 Z následujících možností vyberte dvě, podle kterých jste se především rozhodoval(a) při výběru střední školy, kterou teď navštěvujete nejvíce studentů volilo odpověď 2 Obor studia, který mne baví. Zde je ovšem velmi zřetelný rozdíl mezi gymnázii, kde tento faktor nehraje důležitou roli, a školami s praktickým zaměřením jako SOU, SOŠ a SPŠ, kde je naopak nejdůležitějším. Méně pozitivní je, že mnoho

studentů zejména na OA a SOU volí školu především podle preferencí na přijetí. Student hlásící se na gymnázium si školu vybírá nejčastěji podle počtu studentů přijatých po maturitě na VŠ, ale velkou roli hraje také pověst školy a vzdálenost školy od bydliště. Dotaz č. 6 je zpracován v grafu č. 13 níže. Sloupce vyjadřují procento studentů z různých typů škol, kteří kladně odpověděli na jednotlivé možnosti (odpovědi) v dotazu, černý rám vyjadřuje průměr za všechny studenty. Celkové počty studentů a legenda jsou uvedeny pod grafem. 8 Co studenti pokládají v rámci studia na SŠ za nejdůležitější 7 6 procenta [%] 5 4 3 2 1 Odp 1 Odp 2 Odp 3 Odp 4 Odp 5 Odp 6 Odp 7 G4 27,2 26,8 73,3 7,8 25,2 17,5 19,7 G8 18,8 26,5 65, 1,7 27,9 26,4 22,6 OA 27,8 64,9 38,4 9,8 36,8 11,4 8,7 SPŠ 35,1 7,7 33,4 9, 14, 21,3 13,8 SOŠ 32,8 71,3 25,2 1,9 34, 13,5 9,9 SOU 44,5 79, 1, 13,4 26,2 12,5 12,4 CELKEM 29,7 53, 44,9 9,8 28,6 16,8 14,6 graf č. 13 Vysvětlivky: počty studentů G8 (3195), G4 (6477), OA (2396), SPŠ (2512), SOŠ (8321), SOU (1125) 1 Co nejvíce se toho naučit 2 Být dobře připravený na budoucí profesi 3 Být dobře připravený na přijímačky na VŠ 4 Spolupracovat v kolektivu 5 Naučit se dobře komunikovat s lidmi 6 Naučit se řešit problémy 7 Naučit se učit V souhrnu je pro většinu testovaných studentů nejdůležitější být připraven na budoucí profesi a být připraven na přijímací zkoušky na VŠ, přičemž příprava na VŠ je nejdůležitější pro gymnázia (není velký rozdíl mezi osmiletými a čtyřletými), zatímco připravenost na budoucí profesi je doménou odborných nebo praktických škol. Zajímavé je, že studenti na gymnáziích neočekávají rozvoj některých kompetencí a schopností, které jsou podstatné pro studium na VŠ, více než studenti na odborných a praktických školách.

JAK ČÍST VÝSLEDKY Následující kapitola vám usnadní orientaci v analytické části a objasní vám často používané pojmy. Pokud si nelibujete v luštění nepřeberného množství grafů a tabulek a v hloubání nad nejasnostmi, přečtěte si prosím tuto kapitolu. Poskytne odpovědi na řadu vašich otázek. Všem, kteří budou pracovat s výslednými výstupy, doporučujeme manuál a analytickou část výsledkové zprávy v elektronické podobě, které si můžete stáhnout na internetu v aplikaci ScioDat na adrese www.scio.cz/1/sciodat. Zpráva je členěna na tři části manuál, který nyní čtete, analytickou část s tabulkami a grafy a sady individuálních zpráv pro studenty. Manuál vás zasvětí do způsobu zpracování a vyhodnocování výsledků, seznámí vás s používanými statistickými pojmy a hlavně vám poskytne vysvětlení a návod, jak interpretovat grafy a tabulky. Analytická část s tabulkami a grafy obsahuje zpracované výstupy. Ty jsou setříděny za školu a jednotlivé třídy. Pro každý ročník obsahuje analytická část výsledky testování a výsledky dotazníkového šetření. Individuální zpráva je vysvědčením každého studenta, který se testování účastnil. Obsahuje detailní výsledky z každého testu včetně srovnání. Výsledky za třídu, ročník nebo školu uvedeny nejsou. Otázky, na něž dostanete odpověď Může se stát, že se v následujícím textu objeví pojem nebo termín, který neznáte. V tom případě vyhledejte část Základní pojmy. Doporučujeme vám, abyste si před čtením následujícího textu připravili grafy, které jste od nás obdrželi. KDE MÁM ZAČÍT ČÍST ZPRÁVU, NEMÁM-LI MNOHO ČASU? Nejlépe právě tady. Projděte si následující otázky a začněte třeba u té, na kterou chcete znát odpověď nejvíce. Výstupů je mnoho, ale tento průvodce vám pomůže rychle vyhledat potřebné grafy a tabulky k nejdůležitějším tématům. CHTĚL BYCH VĚDĚT, JAK SI STOJÍ NAŠE ŠKOLA V ČESKÉM JAZYCE V POROVNÁNÍ S JINÝMI ŠKOLAMI. KDE MÁM HLEDAT? Najděte si grafy Relativní postavení školy a vyberte požadovaný předmět. V tomto manuálu si vyhledejte stejný graf s ukázkou jeho interpretace. Odpověď vám také poskytnou hodnoty průměrného percentilu v tabulce Souhrnné výsledky za školu. Pokud vás zajímá jen srovnání v rámci škol stejného typu, použijte hodnoty skupinového percentilu. Průměrná hodnota percentilu je 5; čím vyšší číslo, tím je škola lepší a naopak.

JSOU JEDNOTLIVÉ TŘÍDY NAŠÍ ŠKOLY V ČESKÉM JAZYCE VE SROVNÁNÍ S JINÝMI ŠKOLAMI PODPRŮMĚRNÉ, NEBO NADPRŮMĚRNÉ? Odpověď naleznete v grafu Průměrné percentily po třídách, kde jsou srovnávány se všemi školami, nebo v tabulce Souhrnné výsledky za školu, kde jsou třídy srovnávány s podobným typem škol. KTERÁ TŘÍDA Z NAŠÍ ŠKOLY JE NEJLEPŠÍ V ČESKÉM JAZYCE? Mezi grafy v analytické části si vyhledejte celostránkový graf Průměrné percentily po třídách a vyberte ty, které se věnují českému jazyku. Každé třídě odpovídá jeden sloupeček. Třída s nejvyšším sloupečkem je nejlepší. Detailnější údaje naleznete také v tabulce Souhrnné výsledky za školu. U každé třídy jsou uvedeny průměrné hodnoty všech důležitých veličin (percentil, skupinový percentil, úspěšnost), jejichž porovnáním zjistíte, která třída je nejlepší. Podrobnější interpretaci výsledků naleznete v manuálu v kapitole Komentované příklady grafů a v podkapitole Souhrnné výsledky za školu. V ČEM JSOU NAŠE TŘÍDY V ČESKÉM JAZYCE LEPŠÍ A V ČEM HORŠÍ NEŽ OSTATNÍ? Informace o výsledcích v předmětových částech zkoumané třídy vám poskytne tabulka Souhrnné výsledky za školu. Tabulka poskytuje srovnání za všechny testované třídy školy v daném ročníku. Seznam částí a dovedností naleznete nad tabulkou. V každém řádku pro danou třídu jsou uvedeny průměrné percentily za jednotlivé části testu. Výsledky tematických a dovednostních částí testu jsou pro každou třídu zpracovány v grafu Analýza dovedností a částí. Tyto grafy poskytují srovnání pouze za skupinu škol podobného typu. VYUŽÍVÁ NAŠE ŠKOLA PŘIMĚŘENĚ STUDIJNÍ PŘEDPOKLADY STUDENTŮ? Odpověď na tuto otázku není jednoduchá. Předpokládáme-li, že test OSP měří předpoklady studentů ke studiu a že se tyto předpoklady během docházky do školy nemění, lze porovnat umístění studenta v předmětovém testu a v testu OSP. Studenti, kteří se umístí v předmětu lépe než v testu OSP, dosáhli lepšího výsledku, než jaký odpovídá jejich studijním předpokladům znamená to, že škola k jejich předpokladům přidala nadprůměrné množství vědomostí. Porovnání výsledků v obou testech poskytuje využití potenciálu, které je možné nalézt v tabulkách Podrobné výsledky v testech za jednotlivé předměty a OSP. Tato veličina u jednotlivých studentů má spíše orientační význam (vychází totiž z výsledku dvou testů, které jsou dohromady již zatíženy určitou nepřesností), její velké kladné nebo záporné hodnoty však i zde mohou signalizovat, že se student vymyká z průměru.

Základní pojmy Tato část vysvětluje některé důležité pojmy a termíny, které se objevují v následujícím textu. Doporučujeme vám si přečíst tuto část ještě před samotným čtením zprávy. SKUPINY ŠKOL V testování jsme školy rozdělili do pěti základních skupin: G OA SPŠ SOŠ SOU gymnázia (G4 čtyřletá, G8 víceletá) obchodní akademie průmyslovky a školy s technickým zaměřením jiné odborné školy REFERENČNÍ RÁMEC učiliště s maturitou a učiliště Referenční rámec je taková skupina, se kterou vaši školu, třídy nebo studenty porovnáváme. Nejčastěji používaným referenčním rámcem v této zprávě je skupina všech zúčastněných škol a skupina podobného typu škol (gymnázia, průmyslovky atd.). SKÓRE Je dáno součtem bodů za test. Za každou správně vyřešenou úlohu student získává 1 bod, za nesprávně vyřešenou úlohu se odečítá bod nebo část bodu: u úlohy se čtyřmi možnostmi (A) až (D) jedna třetina bodu (například český jazyk), u úlohy s pěti možnostmi jedna čtvrtina bodu (například některé úlohy OSP), u úlohy s rozhodováním ano ne jeden bod (například některé úlohy OSP)*. 1 Pokud student úlohu vynechá, nic se nepřičítá ani neodečítá. ÚSPĚŠNOST (ČISTÁ ÚSPĚŠNOST) Vyjadřuje poměr mezi dosaženým v celém testu a maximálním ziskem bodů, kterého bylo možné v testu dosáhnout. V našem případě tento maximální možný zisk odpovídá počtu úloh v testu. Čistá úspěšnost může nabývat i záporných hodnot, a to v případě, že je dosaženo záporného (tj. při velkém počtu chybných odpovědí). HRUBÁ ÚSPĚŠNOST Vyjadřuje poměr mezi počtem správných odpovědí a počtem všech úloh. Hrubá úspěšnost není nikdy menší než čistá úspěšnost a nemůže nabývat záporných hodnot. PERCENTIL Pořadí účastníka testu přepočtené na stupnici až 1 (čím vyšší, tím lepší: = nejhorší, 5 = přesný střed, 1 = nejlepší). Percentil lze též interpretovat jako počet procent ostatních, které účastník předstihl. Pokud se například testu zúčastnilo 5 studentů, pak účastník s percentilem 8 předstihl 8 %, tj. 4 ostatních a umístil se na 1. místě. SKUPINOVÝ PERCENTIL Pro porovnání jen mezi školami stejného typu je nutné vzít v úvahu pouze studenty * Důvodem tohoto na pohled složitého výpočtu je eliminace vlivu náhodného tipování odpovědí. Penalizace za nesprávnou odpověď je stanovena tak, aby student, který náhodně tipuje, získal v průměru bodů; pokud však student dokáže v úloze vyloučit některé možnosti jako nesprávné a mezi ostatními hádá, již v průměru část bodu získá.

z těchto škol a ostatní pominout. Skupinový percentil tedy označuje percentil, který se vztahuje jen ke studentům stejného typu školy (G, OA, SPŠ, SOŠ, SOU). Např. student G s percentilem 7 a skupinovým percentilem 55 předstihl 7 % všech ostatních účastníků testování, avšak jen 55 % studentů z gymnázií (z toho také plyne, že studenti gymnázií byli celkově lepší). VYUŽITÍ STUDIJNÍHO POTENCIÁLU Porovnáním percentilů (pořadí) studenta v testu z nějakého předmětu a testu obecných studijních předpokladů (OSP) můžeme přibližně zjistit, zda dosažené studijní výsledky odpovídají předpokladům studenta. Využití potenciálu je spočteno jako rozdíl percentilu v testu z předmětu a v testu OSP. Kladné hodnoty znamenají, že student dosáhl lepšího výsledku v předmětu, než jaký odpovídá jeho předpokladům škola tedy přidala k jeho předpokladům více než průměrné množství vědomostí. Naopak záporné hodnoty ukazují, že student dosáhl horšího výsledku, než jaký odpovídá jeho předpokladům škola tedy jeho předpoklady pravděpodobně nerozvíjí dostatečně. Využití potenciálu ovšem ovlivňuje mnoho dalších faktorů, například motivace. PŘIDANÁ HODNOTA Přidaná hodnota stanovuje, jak moc škola naučila studenty daný předmět za určitý časový horizont v porovnání s ostatními školami, které se testování zúčastnily. V projektu Přidaná hodnota ve výsledcích na SŠ probíhá vstupní testování na počátku studia v 1. ročníku a výstupní testování na konci 2. ročníku. Rozdíl percentilů výstupního a vstupního testování stanovuje odchylku od průměru všech srovnávaných škol. Přidaná hodnota je relativní údaj, nikoli absolutní a může nabývat kladných nebo záporných hodnot. Kladná hodnota vyjadřuje nadprůměrné zlepšení, záporná pak podprůměrné. Přidaná hodnota percentilů neznamená, že se třída za tři roky studia vůbec nic nenaučila, ale že dosáhla průměrného zlepšení, tedy ani kladného, ale ani záporného. Testování, které proběhlo na podzim 26, bylo vstupní testování, výstupní testování se ještě nerealizovalo, a proto se v této zprávě nikde údaj přidaná hodnota nevyskytuje. Např. v roce 26 dosáhla třída 1.A 63. percentilu v matematice. V roce 28 dosáhla stejná třída 2.A 7. percentilu v matematice. Rozdíl od průměru zúčastněných škol činí +7 percentilů, který vykazuje nadprůměrné zlepšení třídy v matematice oproti ostatním třídám. KORELACE Popisuje míru závislosti dvou veličin. Pohybuje se v rozmezí od 1 do 1, hodnoty blízko nuly naznačují velmi malou nebo žádnou závislost, hodnoty vzdálené od nuly signalizují existenci závislosti mezi veličinami (kladné hodnoty znamenají, že vyšší hodnoty jedné veličiny způsobují i vyšší hodnoty druhé veličiny, záporné hodnoty znamenají, že vyšší hodnoty jedné veličiny způsobují nižší hodnoty druhé veličiny). Mezi známkou a v testu by měla být korelace záporná (nižší hodnota známky, tedy lepší známka, by měla odpovídat lepšímu výsledku v testu), naopak mezi výsledky dvou testů by měla být spíše kladná korelace. SMĚRODATNÁ ODCHYLKA Jde o poměrně složitě vypočítanou veličinu. Vyjadřuje, nakolik se sledovaná hodnota vzdaluje od průměru. (Je to kladná odmocnina rozptylu, což je průměr čtverců odchylek od průměru.)

KOMENTOVANÉ PŘÍKLADY GRAFŮ A TABULEK TESTOVÝ ODDÍL Cílem této kapitoly je seznámit vás s modelovými typy grafů a tabulek a jejich správnou interpretací. Všechny grafické výstupy jsou v samostatné analytické části zprávy. Pro přehlednost dodržujeme stejnou strukturu výkladu u všech ukázek: 1. Nadpis grafu nebo tabulky 2. Ukázka grafu nebo tabulky 3. Účel a vysvětlení grafu nebo tabulky 4. Ukázka popisu a analýzy dat (psáno kurzivou) Souhrnné výsledky za školu První část analytické zprávy obsahuje výsledky agregované na úroveň školy. Pokud má škola třídy s různým studijním zaměřením (např. gymnaziální, odborné), dostanete tuto část pro každý typ studijního zaměření (tj. výsledky gymnaziálních tříd nebudou smíchány s výsledky tříd s odborným zaměřením). RELATIVNÍ POSTAVENÍ ŠKOLY Relativní postavení školy v testu OSP - souhrnné výsledky za školu gymnázia 1 9 typ školy: SOŠ obchodní akademie výsledek testu - průměrný percentil 8 7 6 5 4 3 2 1 vaše škola; 37,5 střední odborné školy střední odborné učiliště střední průmyslové školy vaše škola jednotlivé školy Graf vystihuje postavení školy (jak na tom škola je ve srovnání s ostatními) za daný předmět v rámci všech škol. Na základě průměrných percentilů z výsledků studentů 1. ročníku bylo vytvořeno pořadí. V grafu lze rozlišit i jednotlivé skupiny škol. Na příkladu vidíme, že výsledky studentů 1. ročníku školy jsou slabě podprůměrné (37,5. percentil), pokud je srovnáváme se všemi školami. Vzhledem k tomu, že škola je SOŠ, měla by se srovnávat zejména se školami podobného typu. Ve srovnání s nimi je lehce nadprůměrná, protože většina SOŠ dosáhla výsledku mezi 2 a 45. percentilem. Z grafu lze také vyčíst, že nejlepších průměrných výsledků v testu OSP bylo dosaženo na gymnáziích a nejhorších průměrných výsledků na odborných učilištích. Školy zbylých podskupin mají obecně častější výskyt v podprůměrné části spektra.

SOUHRNNÉ VÝSLEDKY ZA ŠKOLU typ školy: SOŠ český jazyk celkový průměrný výsledek průměrný percentil za části testu třída počet studentů percentil skupinový percentil čistá úspěšnost průměrné směrodatná odchylka gramatika větný rozbor sloh a literatura jazyk znalost porozumění aplikace 1. A 32 43 59 34 17 8,4 46 54 35 43 47 36 55 1. B 3 38 55 31 16 5,7 45 43 39 26 43 35 41 1. C 28 37 54 3 15 7 4 42 36 43 39 37 43 1. D 3 43 6 34 17 8,7 52 38 39 38 53 38 39 průměr 12 4 57 32 16 7,5 46 44 37 37 46 37 45 Tabulka je zaměřena především na srovnání výsledků za jednotlivé třídy. Obsahuje velice důležité výsledky tříd (úspěšnost,, směrodatná odchylka, průměrný skupinový percentil, průměrný percentil), ze kterých vychází velká část analýz a grafů. Kromě toho jsou zde uvedeny výsledky tematických a dovednostních částí testu. Na příkladu vidíme čtyři třídy jedné střední odborné školy. Průměrné výsledky všech tříd jsou vyrovnané, přičemž třídy 1.A a 1.D dosáhly celkově lepších výsledků než třídy 1.B a 1.C. Drobné rozdíly jsou patrné v dosažených percentilech za některé části testů. Třídy 1.A D dosáhly ve srovnání se všemi testovanými třídami lehce podprůměrného výsledku, avšak ve srovnání s třídami SOŠ (podle skupinového percentilu) lehce nadprůměrného. PRŮMĚRNÝ CELKOVÝ PERCENTIL PO TŘÍDÁCH průměrný percentil 1 9 8 7 6 5 4 3 2 1 Průměrný celkový percentil po jednotlivých třídách typ školy: G OSP CJ AJ NJ MA 1. A 88,11 88,36 69,17 8,94 87,9 1. B 88,73 89,23 62,34 69,75 82,39 1. C 86,9 86,44 62,72 66,69 82,72 Graf znázorňuje výsledky tříd školy daného ročníku v jednotlivých předmětech. Referenčním rámcem jsou všechny zúčastněné školy. Výsledky jsou vyjádřeny jako průměrné percentily jednotlivých tříd. Obecně: čím vyšší sloupec grafu, tím lepší je výsledek třídy v daném předmětu.

Na ukázce lze vypozorovat, že všechny třídy mají vyrovnané a velmi nadprůměrné výsledky v českém jazyce a OSP, výsledky z matematiky jsou také velmi nadprůměrné, ale méně vyrovnané, výsledky z cizích jazyků jsou o něco méně příznivé, avšak stále nadprůměrné. Třída 1.A dosáhla v matematice podobně jako v cizích jazycích lepších výsledků než 1.B a 1.C. Chcete-li porovnat třídy jen s třídami škol stejného typu, tedy gymnázií, použijte tabulku Souhrnné výsledky za školu, kde jsou uvedeny hodnoty skupinového percentilu. Podrobné výsledky studentů v testech Druhá část analytické zprávy obsahuje výsledky testování agregované na úroveň třídy a výsledky jednotlivých studentů. Grafy a tabulky jsou seskupeny podle tříd. Výsledky v elektronické podobě jsou pro každou třídu v samostatném souboru. Naleznete je v aplikaci ScioDat. TABULKA EXTRÉMNÍCH VÝSLEDKŮ typ školy: SOŠ OSP ČJ MA AJ NJ OBČ. Z. PTZ jméno číslo žáka skupinový percentil extrém skupinový percentil extrém skupinový percentil extrém skupinový percentil extrém skupinový percentil extrém skupinový percentil extrém skupinový percentil extrém Student 1 1 75 67 11 8 77 37 Student 2 2 89 + 55 72 97 + 31 97 + 81 Student 3 3 8 21 33 18 58 8 92 + Student 4 4 96 + 52 61 69 28 67 97 + Student 5 5 29 58 17 88 + 49 41 72 Student 6 6 66 31 24 8 22 2 Student 7 7 99 + 45 21 67 17 56 Student 8 8 67 45 58 58 35 5 46 Student 9 9 73 43 18 97 + 71 77 56 Student 1 1 43 24 5 84 82 78 Student 11 11 42 2 41 58 32 36 Student 12 12 77 58 8 91 + 54 42 64 průměry = 7 = 47 = 34 = 75 = 23 = 65 = 64 = směrodatná odchylka = 23 = 27 = 25 = 23 = 28 = 26 = 27 = Účelem této tabulky je nejen poskytnout stručný přehled všech výsledků studentů jedné třídy, ale hlavně upozornit na výjimečné (extrémní) výsledky studentů. Výsledky jednotlivých předmětů jsou vyjádřeny skupinovým percentilem. Znaménkem + jsou ve sloupci extrém označeni studenti, kteří dosáhli v daném předmětu vysoce nadprůměrného až špičkového výsledku (15 % nejlepších), znaménkem naopak studenti, kteří dosáhli hodně podprůměrného až velice slabého výsledku (15 % nejhorších). Extrémy jsou určovány ze skupinového percentilu. Na příkladu je uvedena třída ze střední odborné školy. Studenti mají v průměru velmi dobré výsledky v testu OSP, anglickém jazyce, přírodovědně-technickém a občanském základu a horší (podprůměrné) výsledky v matematice a němčině. Zejména ovšem vyniknou studenti s výbornými (špičkovými) nebo naopak velmi špatnými výsledky, jako například student 2 nebo student 4.