Page 181 - A középiskolák összehasonlító elemzése a KIR bázisán

19. táblázat. 2011/8. osztály–2013/10. osztály, matematika (a Felvi-adatbázis és a hozzáadott érték korrelációira vonatkozó konfidenciaintervallumok)
Egyéb
Gimnázium
Szakközépiskola
jel_szama
–0,183
0,237
0,208
0,348
0,111
0,333
felv_szama
–0,138
0,249
0,232
0,368
0,126
0,363
felv_ar
–0,115
0,415
0,255
0,475
0,079
0,302
felvett_elsoh_szama
–0,062
0,325
0,244
0,374
0,157
0,378
felvett_elsoh_ar
–0,165
0,305
0,043
0,258
–0,001
0,225
felvett_pont_atlag
–0,027
0,392
0,281
0,444
0,104
0,347
felvett_nyv1
0,053
0,497
0,235
0,425
0,229
0,444
felvett_nyv2
0,063
0,495
0,219
0,434
0,225
0,442
jel_nyv1
0,041
0,496
0,248
0,436
0,228
0,449
jel_nyv2
0,061
0,465
0,225
0,441
0,221
0,445
felvett_nyv_db
–0,013
0,343
0,277
0,4
0,207
0,412
felvett_nyv_fo
–0,024
0,329
0,278
0,399
0,206
0,419
jel_nyv_db
–0,013
0,343
0,277
0,4
0,207
0,412
jel_nyv_fo
–0,045
0,316
0,275
0,396
0,205
0,418
A Felvi-adatbázisból tehát a jel_nyv2 (jelentkezők – nyelvvizsgával rendelkezők aránya, %) változó tűnt a leg- erősebbnek, de több hasonlót is találhatunk, ha más szakmai szempontok miatt mégsem erre esne a választás. Érdekes észrevétel, hogy a korrelációk erősebbek a szövegértés esetében. Annak érdekében, hogy legalább viszonylag megbízható eredményeket kapjunk, a felvételi adatok elemzésénél csak azokra az intézményekre
koncentráltunk, ahonnan legalább öt tanulót felvettek
7. Összefoglalás
Az iskolák hozzáadott pedagógiai értékének ponto- sabb és megbízhatóbb meghatározásához ismétlődő megfigyelések szükségesek, ahogy ezt például Horn Dániel 2008-as kézirata (Horn, 2008) is kifejti. Ez azért is lényeges, mert így állapítható meg, hogy mennyire stabilak azok az összefüggések, amelyeket a jelen elemzésünk kimutatott (3–12. táblázatok). Ezek a táb- lázatok azt is mutatták, hogy a telephelyi kérdőív ada- tai között nem sok további olyan van, amely alkalmas lenne az indikátorszerepre, azaz stabil hatása lenne a pedagógiai hozzáadott érték modellezésében. A ma- tematikaeredményekre elkészített 2–3. táblázat azt is elárulja, hogy miután telephelyi átlagot képeztünk ezekből a reziduálisokból, akkor nem maradt legalább négy típusra szignifikáns hatás a telephelyi kérdőív egyik válaszánál sem. Ezt a bootstrap mintavétel se- gítségével vizsgáltuk, amely jól használható az olyan esetekben, ahol az esetenkénti kis mintaelemszám, vagyis az intézmények adatai között is elég sok a hi-
a felsőoktatásba.
ányzó, és a legtöbb dichotóm kérdésnél döntő több- ségben van az egyik válaszkategória – ami könnyen tud látszólagos hatást eredményezni. Természetesen ez nem jelenti azt, hogy más szempontból ne lehet- ne szükség némelyikükre. (Illetve a többi adatbázist is szükséges vizsgálni abból a szempontból, hogy vajon máshol nincsenek-e megbízhatóbb adatok legalább a legfontosabb változókról.) Az intézmé- nyi hatás nyilvánvalóan nagyon összetett. Ráadásul a két teszt esetében eltérő is abból a szempontból, hogy a matematikateszt alapján számított pedagógiai hozzáadott értéket sokkal inkább tekinthetjük a ma- tematikatanár hatásának: úgy képzeljük, hogy a ma- tematikatudás fejlődésében a pedagógusnak döntő szerepe van. Viszont a szövegértés fejlődését nem biztos, hogy ilyen egyértelműen össze lehet kötni az osztály magyarnyelv- és irodalomtanárának teljesít- ményével, hiszen minden tantárgy elsajátítása során alapszükséglet a szövegértési kompetencia. Ezt alá-
A középiskolák összehasonlító elemzése a KIR bázisán • 181