ANALIZA RAZLIK V DOSEŽKIH UČENCEV/ DIJAKOV TER ANALIZA PRIMARNIH IN SEKUNDARNIH UČINKOV DRUŽBENIH RAZLIK NA DOSEŽKE UČENCEV/DIJAKOV Slavko Gaber, Veronika Tašner Pedagoška fakulteta, Univerza v Ljubljani Ljubica Marjanovič Umek, Anja Podlesek, Gregor Sočan Oddelek za psihologijo, Filozofska fakulteta, Univerza v Ljubljani Uvod Večina razvitih držav se že leta intenzivno ukvarja z možnostmi zmanjše- vanja zaostanka učno manj uspešnih učencev/učenk za uspešnejšimi vr- stniki/vrstnicami. Pri tem v šolskih sistemih posvečajo posebno pozornost zmanjševanju razlik, ki so posledica družbene neenakosti in nepravičnosti. Vztrajnost ohranjanja razlik Med državami, ki na tej poti vztrajajo že desetletja, je posebej zanimiva Francija. Sodobni razpravljavci namreč opozarjajo na mogoče/verjetne ovire, s katerimi se bodo verjetno po odmiku od koncepta »enostavne enakosti« 1 soočile drža- ve, ki poskušajo najti pot do oblikovanja šolskih sistemov, ki bodo tako učinko- viti kot tudi pravični. 2 Slovenija je, tudi sodeč po rezultatih, ki smo jih dosegli znotraj raziskave PISA 2006, med državami, ki jih pri tem čaka še veliko dela. Kljub dolgotrajnemu ukvarjanju s problemom velikih razlik v dosež- kih učeče se populacije in zavesti, da šola pri tem nastopa kot mehanizem reprodukcije socialne neenakosti (npr. Boudon ,1973; Bourdieu in Passe- ron 1964,1970; Duru in Mingat, 1989), so v Franciji ob objavi rezultatov mednarodne raziskave znanja PISA 2006 razočarani ugotavljali, da so re- zultati francoskih učenk/učencev v primerjavi z vrstnicami in vrstniki, ki ŠOLSKO POLJE LETNIK XX (2009) ŠTEVILKA 1/2 str. 83-125 84 ŠOLSKO POLJE LETNIK XX ŠTEVILKA 1/2 prihajajo iz »primerljivo razvitih držav«, ne le zelo povprečni, 3 temveč da je Francija tudi manj uspešna pri odpravljanju neenakosti. Ob tej ugotovitvi se v Franciji ne morejo izogniti vprašanju, »zakaj spopri- jem z neuspehom, s katerim se ukvarjajo institucije tako na področju struk- turnih reform kot tudi na področju stalnega izobraževanja učiteljev, proizvaja dinamiko neenakosti« (Mallet, 2006: 187). Francozom sta prvo razočaranje (streznitev) pripravila Bourdieu in Passeron leta 1964 z objavo Dedičev. »(…) pred objavo Dedičev (...) vprašanje edukacije v Franciji ni predstavljalo niti socialnega problema niti ni bilo predmet znanstvenega preučevanja (...). Šola je bila na sebi nosilka svobode, enakosti in bratstva. Kot osvobajajoča naj bi prispevala k moralni in intelektualni emancipaciji posameznika in k socialni promociji najzaslužnejših (meritants) šolajočih, ne glede na okolje njihovega izvora« (Baudelot, 2004: 187). Po objavi Dedičev pa je bilo vse drugače. Avtorja sta v nasprotju z občim prepričanjem dokazala, da imamo v visokem šolstvu opravka z »nadreprezentiranostjo otrok iz družin, ki so kulturno favorizirane (...), hkrati pa s podreprezentiranostjo otrok, ki izhajajo iz ljudstva« (Troger, 2002: 17). Podatki o socialnem izvoru študentov so namreč tudi v obdobju povečanega vpisa v srednje šole pokazali, da se socialna reprodukcija seli više in se ohranja na ravni terciarnega izobraževanja. Šola torej tudi po drugi svetovni vojni ni niti približno tako pravična, kot sta bili prepričani tako levica kot desnica. To pa še ni bilo vse. Za Francijo, in tudi za vse druge države, je bil pravi šok dejstvo, da je »ta knjiga, v nasprotju z anglosaksonskimi, potegnila sklepe oz. razkrila mehanizme, ki so v temeljih empiričnih podatkov (...), sku- šala je pojasniti, kolikšen je (...) prispevek šolskega sistema – torej učiteljev – k reprodukciji družbenih delitev« (Bourdieu, 2002: 73). 4 Francozi so štiri desetletja po prvem razočaranju in potem, ko so dodatno povečali dostopnost različnih ravni šole, v sistem edukacije uvedli nove ele- mente skupne šole, spreminjali kurikulum in z mehanizmom šolskih okolišev ter ZEP (zone d'education prioritaire) poskušali zmanjšati neenakost, doživeli ob objavi rezultatov mednarodne primerjalne raziskave znanja drugo razo- čaranje. »(…) zdi se, da so prizadevanja v boju proti neenakostim (…) ostala skromna in brez rezultatov (…)« (Caillé, 2006: 16). Skrbi pa še nekaj. Podatki naj bi govorili, da v Franciji do diplome, ki upravičuje upanje na »dobro zaposlitev« – do času primernega kulturnega kapitala – pride le 38 odstotkov generacije. Njihovi podatki tako ne dajejo podlage za optimizem. Položaj ostaja – na spremenjenem področju – po- doben onemu iz šestdesetih let prejšnjega stoletja. Razlika pa je v tem, da lahko danes raziskovalci svoje trditve o neu- streznosti dosežkov na nacionalni ravni podkrepijo z rezultati že dodobra 85 ANALIZA RAZLIK V DOSEŽKIH UČENCEV/DIJAKOV TER ANALIZA PRIMARNIH ... uveljavljenih mednarodnih primerjav znanja. Pri tem ne ostanejo le pri podatkih, da je na Novi Zelandiji in Švedskem tistih, ki »smejo upati na dobro zaposlitev«, kar 80 %, na Finskem 73 %, na Poljskem in Madžarskem okrog 70 % (prim. ibid.), temveč se opirajo tudi na rezultate raziskav PISA in TIMSS, ki omogočajo veljavne primerjave uspešnosti edukacijskih siste- mov in empirično osvetljene analize nacionalnih sistemov. Če Francozi v primerjalnih študijah znanja (npr. PISA, TIMSS, PIRLS) ne spadajo med primere uspešnega zmanjševanja velikih razlik med pov- prečnim rezultatom in rezultatom socialno prikrajšanih učenk/učencev, pa so nordijske države že nekaj let zgled manjše stopnje šolske reproduk- cije socialnih razlik (gl. Erikson in Jonsson,1996). Mednarodne raziskave in dosežki v znanju Mednarodne primerjalne raziskave znanja imajo posebno vlogo tudi v no- vonastalih oz. posocialističnih državah. Ob številnih, vsem državam skup- nih vlogah – opisovanje, benchmarking, opazovanje, razsvetljevanje, razu- mevanje in mednacionalno raziskovanje (prim. Howie in Plomb, 2005: 76) – naj bi v teh državah tovrstne raziskave opravile še vlogo »vključevanja pred tem izključenih in izoliranih šolskih sistemov v globalno razpravo o edukaciji in razvoju človeka« (ibid.: 77). Slovenija je na pot kontinuirane primerjalne »razprave o edukaciji« stopila še v času starega režima. 5 Da bi primerjali znanje slovenskih učen- cev in učenk z znanjem vrstnic in vrstnikov v drugih državah, so na Peda- goškem inštitutu v Ljubljani že v letih 1989, 1990 začeli preizkušati meto- dologijo primerjalnih raziskav znanja. 6 Rezultati raziskave TIMSS 1995, ki je bila izvedena na področju matema- tike in v kateri je med 40 državami sodelovala tudi Slovenija, so bili eno od pomembnih vodil pri prenovi učnih načrtov za matematiko v drugi polo- vici devetdesetih let. Slovenski 13-letniki so dosegli povprečen rezultat, po- doben kot vrstniki v Franciji, na Madžarskem in Irskem, vendar slabši kot v Švici, na Češkem, Slovaškem, v Belgiji, Koreji in Singapurju, pri čemer je bil rezultat 13-letnikov, ki so bili v 7. in ne 8. razredu in so torej šolo obiskovali eno leto manj kot večina vrstnikov in vrstnic v primerjanih državah, za več kot 40 točk nižji (TIMSS, 1995). Izsledki so med strokovnjaki spodbudili raz- mislek o potrebnosti sprememb in matematična stroka se je pri tem odloči- la za previdne spremembe, tudi zato, ker so »pretekle izkušnje in izkušnje drugih držav pokazale, da so radikalne spremembe tvegane in pogosto niso prinesle želenih rezultatov« (Howie in Plomb, 2005: 90). Izsledki mednaro- 86 ŠOLSKO POLJE LETNIK XX ŠTEVILKA 1/2 dnih primerjalnih raziskav znanja so tako v obdobju spreminjanja šolskega sistema v sredini devetdesetih let odločilno prispevali k vključevanju primer- jalnih rezultatov v premislek o spremembah edukacije v Sloveniji in, kar je morda še pomembneje, prispevali so k zavedanju o vpetosti šolskega siste- ma v mednarodno šolsko polje. Slovenija je obsežno reformo v devetdese- tih, tudi zaradi mednarodnih raziskav znanja, izvedla na podlagi spremljanja in primerjanja razvoja edukacijskih sistemov v drugih državah. Izsledke je uporabila tako pri pripravi sistemskih rešitev (primerjava struktur in logike sistemov) kot pri vsebinski prenovi. Obvezna je bila primerjava z najmanj tremi kurikuli oz. učnimi načrti na posameznih predmetnih področjih, in sicer s šolskimi sistemi, v katerih so učenci/učenke dosegali visoke rezultate. Hkrati pa nas dejstvo, da kljub dolgoletni udeležbi v mednarodnih primer- jalnih raziskavah znanja danes praviloma ne zmoremo dovolj kakovostno in korektno uporabiti osnovnih rezultatov raziskav in imamo narejenih (pre) malo sekundarnih analiz, opozarja na zapletenost in celovitost navedenih raziskav. V času, ko v Sloveniji opažamo navdušenje nad dosežki PISA 2006 in ko avtorji mednarodne raziskave PIRLS 2006 boljše dosežke v Sloveniji opisujejo kot pričakovane prav zaradi šolske reforme, ki je potekala od leta 2001 do leta 2006 (PIRLS, 2006: 43), želimo z ugotovitvami, prikazanimi v prispevku, opozoriti tudi na nujnost razprave o dosežkih slovenskega šol- skega sistema, povezanih z družbeno reprodukcijo socialne neenakosti. Z uporabo kategorialnega aparata Bourdieuja, Boudona, Bernstei- na, Goldthorpa, Sena in Rawlsa bomo povezovali koncepte in empirične podatke, ki omogočajo vpoglede v polje razlik in družbene reprodukcije socialne neenakosti, razumljene kot neutemeljene in kot nepravične. V ve- čjem delu prispevka bomo stanje v Sloveniji primerjali z dosežki na Nor- veškem, Finskem in v Estoniji, po potrebi tudi s povprečnim dosežkom držav OECD. Izbrane države spadajo v nabor razvitih in tudi po številu prebivalstva s Slovenijo še primerljivih evropskih držav. Pri izbiri držav, ki jih vključujemo v primerjave, smo se odločili za dve državi, ki sta uveljavlje- ni in stabilni predstavniški demokraciji (Norveška in Finska), ter dve »novi demokraciji« (Estonija in Slovenija). Zanimalo nas je, ali se lahko šolski sistemi »novih demokracij« uspešno kosajo z uveljavljenimi in tudi finanč- no bogatimi »starimi demokracijami«. Posebej nas je zanimalo, kako se izbrane države spoprijemajo z zahtevo po zmanjševanju vpliva socialnega izvora učencev/dijakov na njihove dosežke, torej vprašanje pravičnosti. 87 ANALIZA RAZLIK V DOSEŽKIH UČENCEV/DIJAKOV TER ANALIZA PRIMARNIH ... Razlike v dosežkih učencev/dijakov – posebej razlike v dosežkih med šolami in v šolah Avtorice in avtorji raziskave PISA 2006 zatrjujejo, da je želja »ustreči potre- bam različnih učencev in zmanjšati razlike v njihovih dosežkih (…) veliča- sten izziv za vse države« (PISA 2006/I, 170). Rezultati mednarodne primer- jalne raziskave pa kažejo, da so razlike v naravoslovnih dosežkih učencev/ učenk med državami zelo velike. Na področju naravoslovja so bile s 563 točkami najuspešnejše učenke/učenci na Finskem, najmanj uspešne pa učenke/učenci v Kirgiziji, ki so dosegli le 322 točk. Tudi razlike med drža- vami, ki smo jih za primerjavo izbrali v pričujoči študiji, so velike: norveški učenke/učenci so dosegli 76 točk manj kot finske učenke/učenci. 7 88 ŠOLSKO POLJE LETNIK XX ŠTEVILKA 1/2 Tabela 1: Dosežki učenk/učencev na področju naravoslovja v državah, vključenih v raziskavo PISA 2006 (povzeto po PISA 1, 2006). Finska 563 Islandija 491 Hong Kong - Kitajska 542 Latvija 490 Kanada 534 Združene Države 489 Kitajski Tapei 332 Slovaška 488 Estonija 531 Španija 488 Japonska 531 Litva 488 Nova Zelandija 530 Norveška 487 Avstralija 527 Luksemburg 486 Nizozemska 525 Rusija 479 Liechtenstein 522 Italija 475 Koreja 522 Portugalska 474 Slovenija 519 Grčija 473 Nemčija 516 Izrael 454 Združeno Kraljestvo 515 Čile 438 Češka 513 Srbija 436 Švica 512 Bolgarija 434 Makao - Kitajska 511 Urugvaj 428 Avstija 511 Turčija 424 Belgija 510 Jordanija 422 Irska 508 Tajska 421 Madžarska 504 Romunija 418 Švedska 503 Črna Gora 412 Polska 498 Mehika 410 Danska 496 Indonezija 393 Francija 495 Argentina 391 Hrvaška 493 Brazilija 390 Kolumbija 388 Tunizija 386 Azerbajdžan 382 Katar 349 Kirgizistan 322 Vprašanje razlik med dosežki učencev/dijakov je zahtevno vprašanje, h kateremu se bomo v nadaljevanju še vračali. 8 Razlike med dosežki učencev/dijakov imajo lahko različne razloge, med drugim so povezane tudi s šolskimi sistemi v posameznih državah. 89 ANALIZA RAZLIK V DOSEŽKIH UČENCEV/DIJAKOV TER ANALIZA PRIMARNIH ... Slika 1: Razlike med dosežki učencev/dijakov med šolami in znotraj šole (PISA 1, 171). Varianca v naravoslovnih dosežkih učencev med šolami in znotraj šo Izražena v odstotku povprečne variance v dosežkih učencev v državah OECD Skupna varianca med šolami Skupna varianca znotraj šol Varianca med šolami, ki je pojasnjena z indeksom ekonomskega, socialnega in kulturnega statusa učencev in šol Varianca znotraj šol, ki je pojasnjena z indeksom ekonomskega, socialnega in kulturnega statusa učencev in šol Varianca med šolami Varianca znotraj šol 100 80 60 40 20 0 20 40 60 80 100 120 Bolgarija Nemčija Slovenija Češ ka Avstrija Madžarska Nizozemska Belgija Argentina Čile Japonska Italija Grčija Kitajski Tajpej Izrael Brazilija Slovaška Turčija Uragvaj Švica Romunija Srbija Hongkong-Kitajska Hrvaška Tunizija Koreja Kirgizstan Luksemburg ZDA Portugalska Tajs ka Me h ika Litva Kolumbija Rusija Velika Britanija Črna gora Nova Zelandija Avstralija Jordanija Indonezija Macao-Kitajska Azerbajdžan Kanada Ir s ka Estonija Danska Latvija Španija Poljska Švedska Nor v eš ka Islandija Fins ka povprečje OECD 68.1% povprečje OECD 33.0% 90 ŠOLSKO POLJE LETNIK XX ŠTEVILKA 1/2 Slovenija je med tistimi državami, v katerih je celotna varianca med dosežki 15-letnih učencev/dijakov (izražena v odstotkih povprečne variance, ki so jo dosegli učenci/dijaki v državah OECD, in je 100) nad povprečjem (107,3 %), v preostalih treh primerjanih državah pa pod povprečjem: na Norveškem je 99,1 %, na Finskem 81,4 %, v Estoniji pa 77,9 %. Kot je razvidno s Slike 1, je v Sloveniji varianca v dosežkih učencev/dijakov, ki jo lahko pripišemo šoli, visoka (64,8 %), višja, kot je povprečje držav OECD (33,0 %), in višja kot v Estoniji (16,0 %), na Norveškem (9,9 %) in na Finskem (4,7 %). Varianca, ki jo lahko pripišemo učencem/dijakom, torej varianca znotraj šole, pa je v Slo- veniji nižja (42,8 %), kot velja za povprečje OECD (68,1 %), in nižja, kot je v Estoniji (61,5 %), na Finskem (76,6 %) in na Norveškem (88,8 %). Na Sliki 1 so prikazani tudi deleži variance, ki jo na ravni šole in na ravni učenca/dijaka lahko pojasnimo z indeksom socialnega, ekonomskega in kulturnega statusa učenca/dijaka in šole. Izračuni, narejeni na celotno varianco, kažejo, da lahko v Sloveniji pojasnimo z navedenim indeksom manj variance med šolami (6,2 %) in znotraj šol (0,3 %), kot je povprečje OECD (med šolami: 7,2 % in znotraj šol 3,8 %), in več variance med šolami in manj znotraj šol kot na Finskem, Norveškem in v Estoniji. V prvem delu sekundarne študije bomo posebej primerjali varianco v dosežkih med šolami in znotraj šol v državah, ki smo jih zaradi že na- vedenih razlogov vključili v našo študijo. 9 Izračunali bomo tudi, kolikšen del variance v dosežkih med šolami in v šoli lahko pojasnimo z izbranimi napovedniki. 10 Pri analizi povezav med napovedniki in dosežki na PISI smo uporabili dvonivojske hierarhične linearne modele, in sicer program HLM 6.02 (Raudenbush, Bryk, Cheong in Congdon, 2005). 11 Tabela 2: Odstotki pojasnjene variance dosežkov med šolami brez napovedni- kov ter med šolami in znotraj šole z vključenimi napovedniki po državah. Napovedniki: PPS, ESKS, MI ICC R 2 (šola) R 2 (uč.) Estonija 0,23 0,31 0,14 Finska 0,05 0,15 0,25 Norveška 0,08 0,44 0,23 Slovenija 0,67 0,24 0,05 Opombe: ICC = odstotek variance dosežkov na ravni šole v ničelnem modelu, torej brez napovednikov;12 R2 (šola) = odstotek variance na ravni šole, ki ga pojasnijo vsi napoved- niki skupaj; R2 (uč.) = odstotek variance na ravni učenca/dijaka, ki ga pojasnijo vsi na- povedniki skupaj. 91 ANALIZA RAZLIK V DOSEŽKIH UČENCEV/DIJAKOV TER ANALIZA PRIMARNIH ... Slika 2: Prikaz nepojasnjene in pojasnjene variance na ravni šole in učenca/dijaka po državah 0% 10% 20% 30% 40% 50% 60% 70% 80% 90% 100% Estonija Finska Norveška Slovenija poj.var.dijak nep.var.dijak poj.var.šola nep.var.šola Pikčast vzorec se nanaša na raven šole, črtkast pa na raven učenca/dijaka. Gostejši vzorec pomeni pojasnjeno varianco. Na Sliki 2 si torej od spodaj navzgor sledijo: nepojasnjena varianca na ravni šole, pojasnjena varianca na ravni šole, nepojasnjena varianca na ravni učenca/dijaka, pojasnjena varianca na ravni učenca/dijaka. V Sloveniji je primerjalno z vključenimi državami, kar kažejo že izračuni vzporedne študije PISA 2006 (Slika 1), varianca med šolami največja. Ko v model vključimo ESKS, motivacijo in aspiracije učencev/dijakov, ne pa izobraževalnih programov, pojasnimo v Sloveniji med šolami 24 % varian- ce v dosežkih, kar je manj kot na Norveškem (44 %) in v Estoniji (31 %) ter več kot na Finskem (15 %). Znotraj šole (ta varianca je v Sloveniji primer- jalno s preostalimi tremi državami najmanjša) lahko v Sloveniji z navede- nimi napovedniki pojasnimo zelo majhen delež variance dosežkov v šoli (5 %) – ta je manjši kot v preostalih treh primerjanih državah. Glede na navedene napovednike se torej dosežki slovenskih učencev/dijakov, pa tudi povprečni dosežki šol, ne razlikujejo veliko, kar pomeni, da je njihova varianca v dosežkih povezana še z drugimi dejavniki. 92 ŠOLSKO POLJE LETNIK XX ŠTEVILKA 1/2 Slika 3: Prikaz deležev variance posameznih napovednikov, ki odpadejo na raven šole v vseh štirih državah. PPS = pričakovani poklicni status; MI = motivacijski indeks; ESKS = ekonomski, socialni in kulturni status 0,00 0,10 0,20 0,30 0,40 0,50 0,60 PPS MI ESKS Napovednik Delež var. na ravni šole Estonija Finska Norveška Slovenija S Slike 3 lahko razberemo, da v Sloveniji, ko jo primerjamo s preostalimi tremi državami, odpade na raven šole največji delež variance ESKS, sle- dijo ji Estonija, Norveška in Finska. Ne glede na to pa se šole v Sloveniji najbolj ne razlikujejo po ESKS, tako kot v vseh preostalih treh primerja- nih državah, temveč po aspiracijah oz. pričakovanem poklicnem statusu (PPS) učencev/dijakov, najmanj pa po motivaciji učencev/dijakov (MI). Na Finskem lahko, primerjalno s preostalimi državami, pojasnimo z ESKS naj- manjši delež variance na ravni šole, vendar se hkrati šole na Finskem med seboj najbolj razlikujejo po ESKS, nato po PPS ali MI. 93 ANALIZA RAZLIK V DOSEŽKIH UČENCEV/DIJAKOV TER ANALIZA PRIMARNIH ... Tabela 3 : Regresijski koeficienti za posamezne napovednike po državah in njihova statistična značilnost Država Napove- dnik b β P Estonija PPS 1,07 0,25 0,000 MI 12,43 0,13 0,000 ESKS 14,04 0,14 0,000 Finska PPS 1,12 0,26 0,000 MI 22,96 0,27 0,000 ESKS 15,58 0,15 0,000 Norveška PPS 1,13 0,24 0,000 MI 21,61 0,28 0,000 ESKS 18,81 0,16 0,000 Slovenija PPS 0,42 0,07 0,001 MI 12,44 0,13 0,000 ESKS 8,89 0,08 0,000 Opombe: b = nestandarizirani regresijski koeficient na ravni učenca; β = standardizirani regresijski koeficient na ravni učenca, s katerim lahko primerjamo relativno pomembnost napovednikov. V prvem stolpcu Tabele 3 vidimo, da lahko npr. v Sloveniji v primeru, da imajo učenci/dijaki enake aspiracije in enak motivacijski indeks, enota ESKS »prinese« 8,89 točke razlike v dosežku, precej več na Norveškem (18,81) in tudi na Finskem ter v Estoniji. V drugem stolpcu pa vidimo, da ima npr. v Sloveniji največji neodvisni prispevek k napovedovanju dosežka MI, sledi- ta ESKS in PPS. V nobeni državi nima največjega neodvisnega prispevka k napovedovanju dosežka ESKS, gledano primerjalno med državami pa ima ESKS največji neodvisni prispevek napovedovanju dosežka na Norveškem. Kot kaže, je v Sloveniji ESKS povezan zlasti z vključitvijo učenk/učen- cev v različne izobraževalne programe, ko pa so dijakinje/dijaki že vklju- čeni v programe, pa sicer ostaja ESKS še vedno pomemben napovednik dosežkov, vendar k dosežkom prispeva manj kot npr. motivacija ali aspira- cije dijakov/dijakinj. Varianca v dosežkih, ki jo pripišemo ravni dijakov/di- jakinj, je v Sloveniji majhna in z vključenimi napovedniki lahko pojasnimo majhen delež razlik v dosežkih. 94 ŠOLSKO POLJE LETNIK XX ŠTEVILKA 1/2 Vloga izobraževalnih programov Pri interpretaciji velike variance v dosežkih slovenskih učencev/dijakov med šolami seveda ne moremo mimo vloge izobraževalnih programov. V nadaljevanju smo postavili delovno hipotezo, da bo vključitev izobra- ževalnih programov v model pomembno spremenila velikost variance v dosežkih učencev/dijakov med šolami. Menimo, da avtorice in avtorji spremne študije PISA 2006, v kateri in- terpretirajo dosežke v različnih državah z vidika kakovosti in pravičnosti, spregledajo vlogo izobraževalnih programov in različne časovne točke, v katerih se učenke/učenci v različnih državah razdelijo v različne izobra- ževalne programe. »Tiha predpostavka« razlagalcev rezultatov v navedeni študiji je, da gre za dve vrsti šolskih sistemov: tiste, ki zgodaj (prezgodaj?) razlikujejo otroke v različne izobraževalne programe, in tiste s skupno obvezno šolo. Zdi se, da je opredeljena premalo natančno, saj pušča ob strani dejstvo, da se šolski sistemi, ki temeljijo na skupni šoli, delijo na tiste, v katerih so bile učenke/učenci ob preverjanju znanja že vključeni v srednješolske programe (Slovenija), in tiste, v katerih so bili še vsi učenci/ učenke v času preverjanja znanja v osnovni šoli in so se šele na začetku naslednjega šolskega leta vključili v srednješolske programe (Norveška, Finska, Estonija). Prav ta razlika v šolskem sistemu, čeprav je ne moremo primerjati z razliko v tistih šolskih sistemih, v katerih poznajo zgodnjo zu- nanjo diferenciacijo, npr. v Nemčiji in Avstriji ali na Nizozemskem, 14 ver- jetno pomembno prispeva k varianci dosežkov med šolami. Predposta- vljamo torej, da je v Sloveniji, podobno kot npr. v Bolgariji, na Češkem in Madžarskem, velika varianca v dosežkih učencev/dijakov med šolami v veliki meri povezana z dejstvom, da je večina 15-letnikov že vključena v različne srednješolske izobraževalne programe. V naši sekundarni študiji smo zato na podlagi podatkov za slovenske učence/dijake posebej izračunali, kakšna je varianca dosežkov na ravni šole in na ravni učencev/dijakov znotraj posameznih izobraževalnih pro- gramov. Analiza je bila narejena na bazi podatkov, ki je vključevala 4387 učencev/dijakov (ker je bil N učencev v osnovnih šolah majhen, moramo biti pri zaključevanju glede programa 1 previdni, saj so ocene parametrov v modelih manj stabilne). Poleg že opisanih spremenljivk, ki smo jih defi- nirali pri primerjavi Slovenije z Norveško, s Finsko in z Estonijo, smo v ta del študije vključili še izobraževalne programe, spol in šolske ocene. 15 95 ANALIZA RAZLIK V DOSEŽKIH UČENCEV/DIJAKOV TER ANALIZA PRIMARNIH ... Tabela 4: Delež variance dosežkov dijakov v raziskavi PISA 2006 na rav- ni šole v ničelnem modelu in delež z napovedniki pojasnjene varian- ce na posamezni ravni analize. Vključeni v analizo Število šol, vključenih v analizo Število dijakov, vključenih v analizo Delež variance na ravni šole v ničelnem modelu R 2 (skupaj) R 2 (šola) R 2 (dijak) vsi programi 317 4387 0,61 0,59 0,89 0,11 program 1 21 35 0,21 0,39 0,69 0,31 program 3 93 1056 0,17 0,07 0,02 0,08 program 4 109 1616 0,22 0,12 0,28 0,07 program 5 39 612 0,20 0,20 0,34 0,17 program 6 55 1068 0,24 0,22 0,39 0,17 Opombe. R2 (skupaj) predstavlja delež celotne variance dosežkov dijakov, ki je pojasnjen z napovedniki. R2 (šola) predstavlja delež variance na ravni šole, ki je pojasnjen z na- povedniki, R2 (dijak) pa delež variance na ravni dijaka, ki je pojasnjen z napovedniki. Program 1 je program osnovne šole, 3 program srednjega poklicnega izobraževanja, 4 program tehničnega oz. strokovnega srednjega izobraževanje, 5 program strokovne gim- nazije in 6 program klasične/splošne gimnazije. V Tabeli 4 vidimo, da je delež variance dosežkov učencev/dijakov, ki jo lahko pripišemo razlikam med šolami, najvišji (61 %), ko so v izračun vklju- čeni vsi učenci/dijaki iz vseh izobraževalnih programov. Preostali delež va- riance dosežkov, torej 39 %, lahko pripišemo individualnim razlikam med učenci/dijaki. Tretji stolpec v Tabeli 4 nam pove, da je 89 % od variance na ravni šole pojasnljive z napovedniki. To pomeni, da lahko 55 % celotne va- riance (89 % od 61%) dosežkov učencev/dijakov pojasnimo z napovedniki na ravni šole. Dobršen del variance dosežkov torej predstavljajo razlike med šolami (ko gre za šole, neodvisno od izobraževalnih programov), ki jih v analize vključeni napovedniki zmorejo precej dobro pojasniti. Analizo celotne variance na dele, ki jih lahko pripišemo razlikam med šolami in individualnim razlikam med dijaki iz vseh izobraževalnih pro- gramov in v posameznih programih ter jih napovedniki pojasnjujejo ali pa ne pojasnjujejo, prikazuje Slika 4. 96 ŠOLSKO POLJE LETNIK XX ŠTEVILKA 1/2 Slika 4: Razstavljanje variance dosežkov dijakov na z napovedniki po- jasnjeni (R2(šola)) in nepojasnjeni (nep.var.(šola)) del, ki ga lahko pripišemo razlikam med šolami, in na pojasnjeni (R2(dijak)) in ne- pojasnjeni (nep.var.(dijak)) del, ki ga lahko pripišemo razlikam med učenci/dijaki, kadar v analize vključimo dijake vseh petih analizira- nih programov in učenke/dijake v vseh programih. 0% 10% 20% 30% 40% 50% 60% 70% 80% 90% 100% v s i13456 izobraževalni program odstotek variance nep.var.(dijak) R2(dijak) nep.var.(šola) R2(šola) Številka 1 je program osnovne šole, 3 program srednjega poklicnega izobraževanja, 4 program tehničnega oz. strokovnega srednjega izobraževanje, 5 program strokovne gim- nazije in 6 program klasične/splošne gimnazije. V vseh izračunih, razen v izračunu, ki prikazuje združene učence/dijake v vseh izobraževalnih programih skupaj (zgolj temu podoben izračun je bil opravljen v okviru raziskave PISA 2006, prim. Sliko 1), je varianca dosežkov, ki jo pripišemo razlikam med šolami, manjša kot varianca, ki jo pripišemo razlikam med učenci/dijaki. Če primerjamo variance dosežkov, ki jih lahko v ničelnem modelu pripišemo šolam znotraj posameznih programov, vidi- mo, da so variance podobne v programih 1, 4 in 5 (od 20 % do 22 %) in da je varianca najnižja v programu 3 (17 %) ter najvišja v programu 6 (24 %). Navedene razlike bi kazalo podrobneje analizirati tudi v luči ugleda, ki ga posamezni izobraževalni programi uživajo, in glede na državno regulirane vpisne politike, ki sodoločajo večje ali manjše razlike v dosežkih med šolami. Tako ne čudi, da so razlike med šolami najvišje v izobraževalnem programu splošne in klasične gimnazije. Za ta program je značilna delitev šol na tiste, na katere je mogoč vpis le ob doseganju visokega števila točk v osnovni šoli, 97 ANALIZA RAZLIK V DOSEŽKIH UČENCEV/DIJAKOV TER ANALIZA PRIMARNIH ... in na tiste (gimnazije zunaj Ljubljane, Maribora in občasno Celja), na katere je vpis prost. Pri tem kandidatke in kandidati s preferencami dobesedno raz- vrstijo gimnazije v vrsto od najbolj želene do najmanj. Željam v pomembni meri sledi tudi dejanska kakovost dosežkov na teh gimnazijah. 16 Tako se na eni strani oblikujejo bolj ali manj elitne gimnazije, na drugi strani pa gimnazi- je z običajno razporeditvijo prijav in vpisa. Pri označitvi vpisa kot običajnega smo seveda že vključili t. i. sekundarni učinek socialnega izvora na dosežke učencev/dijakov, o katerem bomo sicer razpravljali v nadaljevanju. Če bi bil cilj šolske politike le zmanjšati razlike v dosežkih učencev/dijakinj med šo- lami, bi zelo verjetno, ko gre za gimnazije, že odprava obstoječega vpisnega postopka v omenjenih treh gimnazijskih središčih zmanjšala varianco v do- sežkih med šolami. Sicer so si šole glede dosežkov učencev/dijakov najbolj podobne v programu srednjega poklicnega izobraževanja (3). Varianco, ki jo lahko pripišemo šolam znotraj osnovnošolskega programa, je treba interpre- tirati z veliko previdnostjo, saj je bilo v vzorcu 21 osnovnih šol z zelo majh- nim številom učencev. V podobnih raziskavah (gl. Marjanovič Umek, Sočan in Bajc, 2006a, 2006b) se je pokazalo, da so bile razlike med šolami znotraj osnovnošolskega programa nižje. 17 Enaindvajset odstotkov variance, ki jo po izračunih v sekundarni analizi lahko pripišemo šolam znotraj osnovnošol- skega programa, je nižji delež, kot je povprečje OECD v raziskavi PISA 2006 (33 %), še vedno pa višji kot v državah, s katerimi smo se primerjali in imajo vse učenke/učence v času preizkušanja znanja vključene v osnovno šolo. Z vključenimi napovedniki lahko pojasnimo relativno velik delež celo- tne variance (59 %) v dosežkih učencev/dijakov med šolami, ko gre za vse iz- obraževalne programe, in relativno velik delež tudi v osnovnošolskem pro- gramu (39 %). 18 V vseh programih, z izjemo programa 3, lahko z vključenimi napovedniki pojasnimo večji delež variance med šolami kot znotraj šol, in sicer lahko npr. v osnovnošolskem programu na ravni šole pojasnimo 69 % variance v dosežkih učencev, znotraj šole pa 31 %; v programu splošne gim- nazije pa na ravni šole 39 %, znotraj šole pa 17 %. Dosežki učencev/dijakov se glede na vključene napovednike (glej stolpec R 2 (šola) v Tabeli 4) najbolj razlikujejo med šolami v osnovnošolskem programu, sledijo pa programi splošne/klasične gimnazije, strokovne gimnazije, srednjega strokovnega iz- obraževanja in srednjega poklicnega izobraževanja. V vseh programih lahko znotraj šole z vključenimi napovedniki pojasnimo relativno majhen delež variance v dosežkih (največ v osnovnošolskem programu, in sicer 31 %). Povedano drugače: v Sloveniji se glede napovednikov šole znotraj posame- znih izobraževalnih programov med seboj bolj razlikujejo, kot se razlikuje- jo učenci/dijaki znotraj posameznih šol. Delež celotne variance v dosežkih 98 ŠOLSKO POLJE LETNIK XX ŠTEVILKA 1/2 učencev/dijakov, ki jo pojasnimo z vključenimi napovedniki na ravni šol v posameznih srednješolskih programih, je relativno velik, saj moramo upo- števati, da so se učenci glede na ESKS, motivacijo in aspiracije že vključevali v posamezne programe. Tovrstni rezultati govorijo v prid potrebi po siste- matični analizi drugih dejavnikov, ki ob aspiracijah in motivaciji učencev/ dijakov, socialnem, ekonomskem in kulturnem zaledju družin prispevajo k pojasnitvi nepojasnjenega dela variance v dosežkih med šolami (npr. orga- nizacija dela na šoli, kakovost pouka, družinska etika, odnos do dela). Različni napovedniki nekoliko različno napovedujejo dosežke učencev/ dijakov v raziskavi PISA 2006 v različnih izobraževalnih programih (Tabela 3 v Prilogi). Dosežek osnovnošolk in osnovnošolcev statistično pomembno na- povedujeta spol (ob konstantnih vrednostih drugih napovednikov v modelu učenci dosegajo za 60,9 točke višje rezultate od učenk) in PPS (porast PPS za eno enoto – SD oz. standardni odklon – pomeni porast za 2,8 točke). Dosežek dijakinj in dijakov, vključenih v srednje poklicno izobraževanje, statistično po- membno napovedujejo spol (dijaki dosegajo 24,9 točke več kot dijakinje), MI (porast MI za eno SD pomeni porast v dosežku za 9,1 točke) in ŠON (porast za eno oceno pomeni porast za 13 točk). Ob konstantnih vrednostih drugih napovednikov dosegajo dijaki statistično pomembno višje rezultate od dija- kinj tudi v preostalih treh izobraževalnih programih (za približno od 20 do 40 točk). V njih dosežek statistično pomembno napovedujeta tudi motivacijski indeks in povprečje šolskih ocen iz matematike in slovenščine. Za strokovne gimnazije in klasične/splošne gimnazije pa je značilno, da dosežek statistično pomembno napoveduje tudi ESKS. V prvih se ob zvišanju ESKS za eno SD dosežek zviša za 9,6 točke, v drugih pa za 5,9 točke. Če pogledamo glavne učinke napovednikov pri vseh učencih/dijakih, vključenih v vzorec (Tabela 4 v Prilogi), vidimo, da povprečni dosežki di- jakov z zahtevnostjo programa naraščajo. Vsi dijaki, razen tisti iz srednjega poklicnega izobraževanja, dosegajo statistično pomembno višje rezultate kot osnovnošolci. Na splošno ima na dosežek pri preizkusu naravoslovne pisme- nosti učinek tudi spol (dijaki dosegajo višje število točk od dijakinj, in sicer za 29 točk). Dosežek pa statistično pomembno napovedujejo tudi ESKS (če se ESKS zviša za eno SD, se dosežek zviša za 5,1 točke), MI (porast za eno SD pomeni porast v dosežku za 10,1 točke), ŠON (porast za eno oceno pomeni porast v dosežku za 8,2 točke) in ŠOMS (porast za eno oceno pomeni porast v dosežku za 17,4 točke). Povezave teh dejavnikov z dosežki so pozitivne. Višja kot je vrednost na posameznem napovedniku, višji je dosežek. Če bi rezultate, ki v spremni študiji PISA 2006 kažejo, kaj na ravni razlik v dosežkih učencev/dijakov med šolami in razlik znotraj šole pomeni ena 99 ANALIZA RAZLIK V DOSEŽKIH UČENCEV/DIJAKOV TER ANALIZA PRIMARNIH ... enota ESKS, interpretirali ne glede na dejanske razlike v šolskih sistemih (ne- kaj smo jih že opisali), bi dobili precej izkrivljeno sliko o bolj ali manj pra- vičnih šolskih sistemih. Avtorice in avtorji spremne študije skupne razlike v dosežkih učencev/dijakov, povezane z ESKS, razdelijo na tiste, ki jih lahko pripišemo razlikam v dosežkih med šolami, in na tiste, ki jih lahko pripišemo razlikam med dosežki znotraj šole. Na ravni razlik med šolami je povprečna razlika v državah OECD, ki je povezana z eno enoto ESKS, 64 točk, na ravni razlik med učenci/dijaki, torej znotraj šol, pa 21 točk. V Sloveniji so rezultati precej drugačni: razlika v dosežkih, ki je povezana z eno enoto ESKS in jo lahko pripišemo razlikam znotraj šol, je 7 točk, razlika med dosežki učencev/ dijakov, povezana z eno enoto ESKS, ki jo pripišemo razlikam med šolami, pa je 121 točk. Če bi v Sloveniji interpretirali zgolj podatek o razlikah znotraj šol (7 točk, ki jih prinese ena enota ESKS), ne da bi upoštevali razlike v varian- cah, ki jih pripišemo razlikam med šolami ali znotraj šol v različnih državah, bi nas ta lahko navedel k sklepanju, da šole v Sloveniji uspešneje kot šole na Finskem, Norveškem in v Estoniji in tudi uspešneje, kot velja za povprečje države OECD, zmanjšujejo tiste razlike v dosežkih znotraj šol, ki so povezane z ESKS. Slovenija bi se ob tovrstni razlagi med primerjanimi državami uvrstila med države z najpravičnejšim šolskim sistemom. Tovrstno posploševanje se zaplete ob 121 točkah, ki so povezane z eno enoto ESKS na ravni razlik med šolami, ko v varianci niso upoštevani izobraževalni programi, in kaže, kako je sklepanje lahko prehitro in s tem ne dovolj natančno, če v razmisleku niso upoštevane razlike v šolskih sistemih. Ko smo v naših izračunih v model na drugi stopnji vključili izobraževalne programe (privzeli smo sicer majhno časovno razliko enega leta v prehodu iz skupnega v »razlikovalno« izobraže- vanje), smo ugotovili, da so variance v dosežkih učencev/učenk, ki jih pripi- šemo razlikam med šolami, izobraževalni programi niso upoštevani. S tem se spremeni tudi delež variance v dosežkih učencev/dijakov na ravni šole. To- vrstne izračune pa bi, če bi se želeli dejansko primerjati s povprečjem držav OECD, potrebovali tudi za druge države, v katerih se učenci/učenke vključu- jejo v srednješolske programe med štirinajstim in petnajstim letom starosti. Še več: verjetno bi bilo treba rekonceptualizirati celoten pristop k obravnavi razlik v dosežkih med šolami in znotraj šol. To je seveda že novo vprašanje. Za zdaj lahko le ugotovimo, da so razlike v naravoslovnih dosežkih sloven- skih učencev/dijakov med šolami v veliki meri rezultat vključitve v različne izobraževalne programe, v katere so se vključili približno šest mesecev pred preverjanjem znanja. Razlike v dosežkih med šolami pa tudi niso primerljive z razlikami v dosežkih med šolami v tistih državah, v katerih poteka zgodnja zunanja diferenciacija. Povedano drugače: v okviru mednarodne primerjalne 100 ŠOLSKO POLJE LETNIK XX ŠTEVILKA 1/2 raziskave znanja PISA 2006 bi moral biti model, če naj bi omogočal neposre- dne primerjave v dosežkih učencev/dijakov med državami, izdelan tako, da bi upošteval specifičnosti šolskih sistemov, ki lahko pomembno učinkujejo na prikazane rezultate. V Sloveniji pa bi bilo treba nadaljevati z ugotavljanjem razlogov za razlike v dosežkih učencev/dijakov tako na ravni šole kot na ravni učencev/dijakov, saj z napovedniki, ki smo jih vključili v našo študijo, pre- cejšnega dela variance v dosežkih nismo uspeli pojasniti. Vpliv posameznih napovednikov na dosežke učencev/dijakov pa bi verjetno veljalo analizirati tudi s pomočjo analize poti, ki bi pokazala, kako dejansko posamezni napo- vedniki vplivajo na učenčev/dijakov dosežek. Socialni, ekonomski in kulturni status učencev ter njihovi dosežki Ugotovitve domačih in tujih raziskovalcev (npr. Burchinal idr., 2002; Johnson, McGue in Iacono, 2006; Marjanovič Umek, Sočan in Bajc, 2006a, 2007; Toličič in Zorman, 1977) o tem, da imajo učenci/dijaki staršev z nižjim ESKS v povpre- čju nižje ocene kot njihovi vrstniki, katerih starši imajo višji ESKS, so poznane že desetletja. Tudi v naši sekundarni študiji smo v delu analize, ki se nanaša na Slovenijo, potrdili statistično pomemben glavni učinek ESKS, ko so bili učen- ci/dijaki združeni ne glede na izobraževalne programe in tudi posebej v pro- gramih strokovne in splošne oz. klasične gimnazije. V preostalih programih učinek ESKS na dosežke ni bil statistično pomemben. Statistično pomemben pa je učinek ocene, v katerega so, kot potrjujejo rezultati drugih raziskav, že vgrajene tudi razlike v intelektualnih sposobnostih in govorni kompetentno- sti otrok/mladostnikov ter razlike v osebnostnih značilnostih. Nekateri razi- skovalci (npr. Johnson idr., 2006) tudi menijo, da so otrokove/mladostnikove visoke intelektualne sposobnosti zaščitni dejavnik učne uspešnosti, če ti pri- hajajo iz manj spodbudnega družinskega okolja; nekateri drugi (npr. Gutman, Sameroff in Cole, 2003) pa trdijo, da visoke intelektualne sposobnosti ne mo- rejo kompenzirati negativnega učinka manj spodbudnega družinskega okolja v celotnem izobraževalnem obdobju, ker se s posameznikovo starostjo veča tudi učinek drugih dejavnikov, kot so npr. učne navade, vrstniški odnosi. Medtem ko rezultati zlasti psiholoških raziskav kažejo na pomemb- nost povezanosti ESKS in znanja ter ESKS in sposobnosti, pa ugotovitve socioloških in pedagoških raziskav (npr. Bourdieu in Passeron, 1964, 1970; Goldthorpe, 2007; Duru-Bella, 2006; Ericson in Jonsson, 1996; Gaber in Poljanšek, 2005) kažejo na pogosto nemoč šole pri zmanjševanju neena- ke porazdelitve dosežkov učencev/dijakov – še posebej, ko gre za visoke dosežke. Tudi PISA 2006 pri tem ni izjema. Razredne razlike v šolskem 101 ANALIZA RAZLIK V DOSEŽKIH UČENCEV/DIJAKOV TER ANALIZA PRIMARNIH ... uspehu in segmentacija na ravni terciarnega izobraževanja ostajajo (pre) močno prisotne, čeprav je postalo primarno in sekundarno izobraževa- nje »univerzalno, obvezno in brezplačno« (Goldthorpe, 2007: 28), kljub vse večji množičnosti edukacije, ki se odraža tudi v vse večjem deležu mla- dih, ki nadaljujejo šolanje po končanem obveznem izobraževanju, in ob dejstvu, da se vztrajno povečuje delež vpisanih na fakultete. Medtem ko so se v zadnjih 30 letih bistveno zmanjšale (celo izničile oz. obrnile v prid deklet/žensk) razlike med spoloma, pa razlike med učenci/učenkami gle- de na njihov socialni izvor ostajajo. Ob visokem deležu nepojasnjenih dejavnikov, ki verjetno prispevajo k razlikam v uspešnosti učencev/dijakov, je, kot ugotavljajo avtorice in av- torji vzporedne študije PISA 2006, socialni, ekonomski in kulturni status družin, iz katerih prihajajo otroci, v velikem številu držav pomemben na- povednik dosežkov učencev/dijakov na PISI. Ob vztrajnosti razlik, ki so povezane s socialnim izvorom, pa so podatki v nekaterih državah »spod- budni« (PISA 1, 2006: 182), saj te »vzporedno izkazujejo visok povprečen rezultat in podobne dosežke učencev/dijakov, ki prihajajo iz različnih socialnih in ekonomskih ozadij« (ibid.). Erikson in Jonsson (1996) sta to že pred dobrim desetletjem (1996) dokazovala na primeru Švedske, kjer naj bi v zadnjih desetletjih prišlo do pomembnega zmanjšanja razlik v učnem uspehu učencev glede na njihov socialni izvor. Študije o dosežkih učencev/učenk na Finskem (Gaber in Poljanšek, 2006; Jakku - Sihvonen in Kuusela, 2002; Välijärvi Jouni idr., 2002) prav tako dokazujejo možnost zmanjševanja vpliva socialnega izvora na dosežke v šoli. Učenci/dijaki iz spodbudnejšega socialno-ekonomskega okolja dose- gajo v povprečju višje naravoslovne dosežke kot njihovi vrstniki/vrstnice iz manj spodbudnega okolja. Izračunana povezava med ESKS in dosežki učencev/dijakov kaže, da porast ESKS za eno enoto (1 SD) pomeni na ravni povprečja držav OECD 40 točk. Slovenija se uvršča med države, v katerih enota ESKS prinese več od povprečja OECD – 46 točk. To je statistično po- membno višje kot 0 točk. Podobno velja tudi za naslednje države: Francijo, Novo Zelandijo, Češko, ZDA, Veliko Britanijo, Belgijo, Nemčijo, Avstrijo, Slo- vaško in Bolgarijo (razlika v dosežkih, povezana z eno enoto ESKS, je v teh državah od 45 do 54 točk). V vseh treh državah, s katerimi se v sekundarni študiji primerjamo, je razlika v dosežkih učencev, ki je povezana z eno eno- to ESKS, manjša, kot je povprečje držav OECD, in sicer na Finskem 31 točk, Norveškem 36 točk in v Estoniji 31 točk – razlike niso statistično pomembno večje kot 0 (PISA 1/1, 2006). Je pa, kot ugotavljajo avtorice in avtorji vzpore- dne študije, treba poleg regresijskega nagiba (spremembe dosežka na enoto 102 ŠOLSKO POLJE LETNIK XX ŠTEVILKA 1/2 ESKS) upoštevati tudi stopnje povezanosti med ESKS in dosežki učencev/ dijakov, saj ni nujno, da sta v istih državah hkrati visok regresijski nagib in visoka povezanost. Na ravni povprečja držav OECD lahko z ESKS pojasnijo 14,4 % variance dosežkov učencev/učenk; v Sloveniji 16,7 %, kar tako kot v drugih treh primerjanih državah (na Finskem lahko z ESKS pojasnijo 8,3 %, na Norveškem 8,3 %, v Estoniji 9,3 % variance dosežkov učenk/učencev) ni statistično pomembno različno od povprečja držav OECD. V nekaterih drugih državah, npr. v Luksemburgu, na Madžarskem, v Franciji, Belgiji, na Slovaškem, v Nemčiji pa je delež variance, ki jo lahko pojasnijo z ESKS, pre- cej višji in tudi statistično pomemben. Za učence/dijake so najmanj ugodni rezultati v tistih državah, v katerih gre za visoko povezanost in visok nagib (npr. Nemčija) (PISA 1, 2006). V Sloveniji, tako kot na Norveškem, Finskem in v Estoniji, delež variance dosežkov učenk/učencev, ki jo lahko pojasnimo z ESKS, sicer ni statistično pomembno različen od povprečja držav OECD, je pa višji od povprečja OECD in višji kot na Norveškem, Finskem in v Estoniji. Če k temu dodamo še večjo razliko v dosežkih učenk/učencev, ki jo, gledano primerjalno z navedenimi državami, v Sloveniji prinese enota ESKS, vidimo, da gre v Sloveniji za večjo stopnjo neenakosti kot v primerjanih državah. Učenke oz. učenci na Finskem (563 točk) in v Estoniji (531 točk) so v skupnem dosežku pri naravoslovju uspešnejši kot učenci/dijaki v Sloveniji (519 točk), hkrati pa so slovenski učenci/dijaki uspešnejši kot norveški (487 točk). Učenci/dijaki, ki obiskujejo šolo v Sloveniji in prihajajo iz okolja z niž- jim ESKS, do vrstnikov v šoli na Finskem in v Estoniji niso primerjalno v slab- šem položaju le zato, ker bodo v šoli lahko nadoknadili manj zaostanka za učenci/dijaki, ki prihajajo iz višjega ESKS, ampak tudi zato, ker znotraj šolske- ga sistema v celoti dosežejo slabši rezultat. Drugače pa je v odnosu do učenk in učencev na Norveškem. Razlika med učenci/učenkami je glede na enoto ESKS manjša kot v Sloveniji, nižja je tudi povezanost med ESKS in dosežki učencev/učenk, je pa dosežek učencev/učenk na Norveškem za 32 točk nižji kot v Sloveniji. Upoštevajoč navedene rezultate in teoretske koncepte lahko ugotovimo, da sta šolska sistema v Estoniji in na Finskem učinkovitejša in pra- vičnejša, kot je šolski sistem v Sloveniji, ko gre za dosežke učencev/dijakov na področju naravoslovja, in da je norveški šolski sistem pravičnejši (repro- ducira manj socialnih razlik), je pa hkrati manj učinkovit kot slovenski. Da bi lahko navedeno trditev o bolj ali manj pravičnih šolskih sistemih umestili v širši mednarodni prostor, bi bili potrebni dodatni izračuni, ki bi odgovorili na precej strukturirano vprašanje vrednosti kulturnih kapitalov, s katerimi razpolagajo učenci/dijaki v različnih državah, ko dosegajo določene rezulta- te pri preverjanju znanja. Za Slovenijo pa – tako se zdi – že velja, da bi morala 103 ANALIZA RAZLIK V DOSEŽKIH UČENCEV/DIJAKOV TER ANALIZA PRIMARNIH ... za nadaljnje vključevanje med države, ki bi tako po merilu učinkovitosti kot merilu pravičnosti spadale v zgornjo tretjino najuspešnejših držav, posebej poskrbeti za manjšo stopnjo šolske reprodukcije socialne neenakosti. Primarni in sekundarni učinki socialnega izvora in dosežki učencev/dijakov Razlike med družbenimi razredi in uspehom v šoli bomo v nadaljevanju – vsaj okvirno – pojasnili s pomočjo koncepta primarnih in sekundarnih učinkov (gl. Boudon, 2001; Goldthorpe, 2007; Nash, 2003/2005; Schneider, 2006). Koncept razlikovanja med primarnimi in sekundarnimi učinki je razvil Boudon (1973), z željo dodatno razložiti vpliv socialnega izvora na dosežke po prehajanju med stopnjami izobraževanja. 19 S primarnimi učinki je mogoče pojasniti vpliv socialnega statusa staršev na dosežke otrok. Bolj izobraženi starši, z več kulturnega, ekonomskega in socialnega kapitala, 20 ustvarjajo spodbudnejše okolje za učenje otrok. Zato so otroci iz takih okolij praviloma uspešnejši v šoli. Goldthorpe celo trdi, da razredne razlike ustvarjajo »primarni učinki« (2007: 32). Koncept primar- nih učinkov je blizu Bourdieujevi tezi o privilegiranih otrocih višjih slojev. S Passeronom govorita o »kulturnem privilegiju« in z njim pojasnjujeta, da najbolj privilegirani študenti na univerzi ne uživajo le okolja, ki je podobno tistemu, iz katerega izhajajo, nimajo le navad, praks in stališč, ki jim nepo- sredno pomagajo pri šolanju, ampak so podedovali tudi znanje, ravnanje, občutek za šolo in željo po tem, da bi od šole kaj imeli. Boudon je pristal na Bourdieujevo tezo o izvoru neenakih možnostih v izobraževanju. Bolj zadržan pa je bil do teze o pomanjkanju kulturnega ka- pitala kot najpomembnejšem razlogu za neenakost v izobraževanju. Po nje- govem koncept primanjkljaja »ne more pojasniti različnih orientacij učenk in učencev z enakim uspehom ob koncu različnih ravni izobraževanja – v našem primeru ob koncu primarnega izobraževanja« 21 (2001: 157). Zato je na analizi izbir, za katere se odločijo učenci/učenke in njihovi starši glede na priložnosti in omejitve, povezane s stroški in tveganji, razvil koncept se- kundarnih učinkov, ki pridejo do izraza, ko pride do prehodov med šola- mi. Torej takrat, ko se morajo učenci/dijaki odločiti, kam naprej. Seveda so nekatere izbire posameznikom/posameznicam onemogočene zaradi npr. nižjih sposobnosti. Večina pa se odloča med več možnostmi: ostati v šoli ali ne, izbrati poklicno šolo ali gimnazijo, nadaljevati izobraževanje na fakulteti itd. Pri tem pa ob dosežkih odigrajo pomembno vlogo »okoliščine, poveza- ne z razrednim izvorom« (Goldthorpe, 2007: 32). 104 ŠOLSKO POLJE LETNIK XX ŠTEVILKA 1/2 Dejstvo, da »je uspeh odvisen od izvora (…), ob tem, ko primerjamo enako uspešne otroke, ne more izhajati iz kognitivnega ali kulturnega pri- manjkljaja« (2001: 157). Boudon oblikuje modele odločanja 22 zato, da bi izolirali prispevek po- sameznikovih kognitivnih in nekognitivnih zmožnosti, ki jih je mogoče pri- pisati socializaciji (razredne vrednote in kulturni kapital), in bi pojasnili tiste razlike, ki vznikajo kot rezultati učencev/učenk s podobnim učnimi rezulta- ti, ki pa se pri izbiri programov nadaljnjega izobraževanja odločajo različno (povzeto po Nash 2005: 276). Klasični primer tega so odločitve otrok iz dela- vskega razreda za poti, ki vodijo v poklice z nižjim statusom. Sliko dopolnijo otroci iz srednjega razreda, ki tudi, ko so njihovi dosežki enaki tistim iz dela- vskega razreda, izbirajo poklice z višjim statusom. Boudon je prepričan, da je s temi primeri utemeljil obstoj in pomen sekundarnih učinkov. V pričujočem prispevku ne bomo razpravljali o manjšem oz. večjem pome- nu primarnih ali sekundarnih učinkov (Nash 2003: 2005). Izhajali bomo iz teze, da oboji skupaj ustvarjajo vztrajajoče neenakosti v šoli, in preverili njihovo vlogo v slovenskem šolskem sistemu. Mestoma bomo to opravili tudi primerjalno. Primarni učinki Zapisali smo že, da se dosežki učencev/dijakov razlikujejo tudi glede na to, iz katerega socialnega okolja učenec/učenka prihaja. Pomembno določilo soci- alnega okolja je izobrazba staršev. 23 Na ravni povprečja držav OECD dosegajo učenci/dijaki, ki imajo očete z nedokončano osnovno šolo, 428 točk, učenci/ dijaki, ki imajo očete z osnovno šolo, 470 točk, učenci/dijaki, ki imajo očete z dokončano srednjo šolo, 503 točke in učenci/dijaki, ki imajo očete z visokošol- sko izobrazbo, 530 točk. Razlika med dosežki učencev/dijakov, ki imajo očete z najnižjo izobrazbo, in tistih, ki imajo očete z najvišjo izobrazbo, je 102 točki. Tabela 5: Izobrazba očeta in dosežki učencev/dijakov na področju nara- voslovja v primerjanih državah. Nedokončana OŠ Osnovna šola Srednja šola Terciarna izobrazba Finska ni podatka 557 555 573 Norveška ni podatka 474 481 506 Estonija ni podatka 516 529 543 Slovenija ni podatka 472 514 564 105 ANALIZA RAZLIK V DOSEŽKIH UČENCEV/DIJAKOV TER ANALIZA PRIMARNIH ... Razlike v dosežkih med finskimi učenci/učenkami glede na izobrazbo njiho- vih očetov so naslednje: med dosežki učencev/učenk, katerih očetje imajo osnovno šolo, in dosežki učenk/učencev, katerih očetje imajo srednjo šolo, je razlika 2 točki (v prid učencem /učenkam očetov z osnovno šolo) in ni stati- stično pomembno različna od 0; razlika med dosežki učenk/učencev očetov s srednjo izobrazbo in učenk/učencev očetov s terciarno ravnjo izobrazbe pa je 18 točk in je statistično pomembno višja od 0 (p < 0,05). Navedene razlike so nižje od povprečja razlik držav OECD (v obeh državah razlika med dosež- ki učencev in učenk očetov z osnovno šolo in očetov s srednjo šolo ni stati- stično pomembno različna od 0, medtem ko je razlika med učenkami/učenci očetov s srednjo in tistih z visoko izobrazbo večja in statistično pomembno višja od 0). Razlike so največje v Sloveniji, in sicer je razlika med učenci/dijaki očetov z osnovno šolo in učenci/dijaki očetov s srednjo šolo 42 točk (je stati- stično pomembno višja od 0); razlika med učenci/dijaki očetov s srednjo in tistimi z visoko izobrazbo očetov pa še nekoliko večja (50 točk) in statistično pomembno višja od 0 (p < 0,05). Podatki torej kažejo na velike razlike v pri- marnih učinkih socialnega izvora na dosežke v šoli. Na Finskem tako skupna razlika, ki je povezana z izobrazbo očeta med najnižjo izobrazbo očeta in najvišjo, znaša 16, na Norveškem 32, v Estoniji 27, v Sloveniji pa kar 92 točk. Podatki kažejo na manjšo učinkovitost slovenske šole pri nadomeščanju za- ostanka v znanju pri učencih/dijakih, katerih očetje imajo nižjo oz. srednjo izobrazbo. Razlika med povprečnimi dosežki (glede na izobrazbo očeta) in dosežki učencev/dijakov, ki imajo očete z visoko izobrazbo, je v Sloveniji ve- čja kot na Finskem, Norveškem in v Estoniji. Med povprečnim rezultatom in rezultatom otrok očetov z visokošolsko izobrazbo je razlika OECD 30 točk, na Finskem 10 točk, v Estoniji 12 točk, na Norveškem 29 točk, v Sloveniji pa 45 točk. Verjetnost, da se bo slovenski učenec/učenka, ki ima očeta z nizko izobrazbo, prebil v elitno slovensko gimnazijo, je tako pomembno manjša kot pri učenki/učencu, ki ima očeta z visoko izobrazbo. Za šolsko politiko in za šole v Sloveniji so navedene ugotovitve resen in celovit izziv. Pri primerjalni interpretaciji navedenih podatkov ostaja odprto vpra- šanje, kako v posameznih državah izobrazba staršev reproducira znanje, kolikšna je vloga šole in kolikšna družine (ter obeh v interakciji). Našteta vprašanja zahtevajo dodatne analize. V razmisleku o tem, ali je pravičnejši 106 ŠOLSKO POLJE LETNIK XX ŠTEVILKA 1/2 šolski sistem, ki razlike med učenci/učenkami, ki imajo starše z različno izobrazbo, veča ali manjša, jih je namreč treba obravnavati vzporedno. V mislih je treba imeti dosežke socialno deprivilegiranih učenk/učencev, dosežke povprečne skupine in dosežke tistih, ki iz različnih razlogov (tudi socialno pogojenih) zmorejo največ. Zgolj zmanjševanje razlik med naj- višjimi in najnižjimi dosežki bi lahko privedlo ne le do nižjega povprečne- ga dosežka, temveč tudi do zmanjševanja možnosti za doseganje izjemnih dosežkov in za razporeditev koristi, ki izhajajo iz teh dosežkov. S tem bi sistem izgubil na pravičnosti v Rawlsovem smislu. Sistem edukacije bi v tem primeru privzel logiko udejanjanja zahtev preproste enakosti. Iz prikazov na Slikah od 5 do 9 je razvidno, da se v zahtevnejše izobra- ževalne programe vključujejo slovenski učenci/dijaki, ki imajo starše z višjim socialnim, ekonomskih in kulturnim statusom, učenci/dijaki, ki imajo višja poklicna pričakovanja, so nekoliko bolj motivirani za učenje, imajo višjo pov- prečno oceno iz naravoslovnih predmetov ter iz slovenščine in matematike. Slika 5: Ekonomski, socialni in kulturni status pri učencih/dijakih, vklju- čenih v različne izobraževalne programe 6 5 4 3 2 1 Izobraževalni program 3 2 1 0 -1 -2 -3 ESKS Številka 1 je program osnovne šole, 3 program srednjega poklicnega izobraževanja, 4 program tehničnega oz. strokovnega srednjega izobraževanje, 5 program strokovne gim- nazije in 6 program klasične/splošne gimnazije. Zaboji prikazujejo prvi in tretji kvartil in vključujejo vodoravno črto – mediano. Ročaji zabojev zamejujejo srednjih 95 % dijakov. 107 ANALIZA RAZLIK V DOSEŽKIH UČENCEV/DIJAKOV TER ANALIZA PRIMARNIH ... Slika 6: Pričakovani poklicni status pri dijakih, vključenih v različne izo- braževalne programe 6 5 4 3 1 Izobraževalni program 80 60 40 20 PPS Glej tudi Opombe pod Sliko 5. Slika 7: Motivacijski indeks pri dijakih, vključenih v različne izobraževal- ne programe 6 5 4 3 1 Izobraževalni program 3 2 1 0 -1 -2 -3 MI Glej tudi Opombe pod Sliko 5. 108 ŠOLSKO POLJE LETNIK XX ŠTEVILKA 1/2 Slika 8: Povprečje šolskih ocen pri naravoslovnih predmetih pri dijakih, vključenih v različne izobraževalne programe 6 5 4 3 1 Izobraževalni program 5 4 3 2 1 ŠON Glej tudi Opombe pod Sliko 5. Slika 9: Povprečje šolskih ocen pri matematiki in slovenščini pri dijakih, vklju- čenih v različne izobraževalne programe 6 5 4 3 1 Izobraževalni program 5 4 3 2 1 ŠOMS Glej tudi Opombe pod Sliko 5. Razlike med dijaki, ki so vključeni npr. v program srednjega poklicnega iz- obraževanja in program splošne/klasične gimnazije, so v vseh navedenih spremenljivkah, še posebej pa v aspiracijah (PPS) in šolskih ocenah. Ko razmišljamo o pomenu sekundarnega učinka socialnega izvora, ne more- mo mimo tega, da je npr. v programu srednjega poklicnega izobraževanja večji delež dijakov/dijakinj, katerih starši imajo nižji ESKS, kot v zahtev- nejših programih, da imajo ti dijaki/dijakinje tudi nižje aspiracije, so manj motivirani in s seboj iz osnovne šole »prinesejo« nižje ocene. Vse to pome- 109 ANALIZA RAZLIK V DOSEŽKIH UČENCEV/DIJAKOV TER ANALIZA PRIMARNIH ... ni, da nimajo v manj zahtevnem izobraževalnem programu skorajda nika- kršne možnosti, da bi šola določene primanjkljaje nadoknadila. Podobno kot so že ugotovili drugi avtorji, tudi mi potrjujemo, da so spremenljivke, kot so ESKS, šolske ocene, aspiracije, motivacija med seboj statistično po- membno in zmerno visoko povezane in da so z naravoslovnimi dosežki na PISI 2006 najvišje povezane šolske ocene 24 (Tabela 5 v Prilogi). Sicer statistično pomembne, vendar precej nižje so povezanosti med OPS in dosežki na PISI 2006 kot med PPS in dosežki na PISI 2006. Čeprav gre za naravoslovne dosežke, je, kot kažejo rezultati, pomembnejša uglednost poklica kot to, ali je poklic, ki bi ga učenec/dijak opravljal, s področja na- ravoslovja. Statistično pomembne, vendar nizke so tudi povezanosti med dosežki na PISI in motivacijskim indeksom, kar pomeni, da vsaj del učen- cev/dijakov, ki ne dosegajo visokih rezultatov na PISI (in tudi nimajo viso- kih šolskih ocen), zanima naravoslovje in v njem vsaj deloma uživajo ter nasprotno. Tudi Nash (2003) ugotavlja, da se dijaki, ki so bili vključeni v srednje šole z visokim indeksom ESKS, v interesu za naravoslovje niso po- membno razlikovali od dijakov, ki so bili vključeni v šole z nizkim ESKS. Sekundarni učinki Naloga edukacijske politike ob spoprijemu z zmanjšanjem vpliva social- nega izvora pa je še zahtevnejša, ker analize primarnega učinka pokažejo tudi moč sekundarnih učinkov socialnega izvora na izobraževalne izbire pri prehodu v višjo stopnjo šolanja. Vloga sekundarnega učinka je še posebej prepoznavna v analizi, v kateri smo izračunali, v katere izobraževalne programe so se vključili učenci/učenke, ki so imeli/imele v osnovni šoli enake šolske ocene pri matematiki, hkrati pa različen ESKS. Tabela 6 prikazuje število učencev/učenk, ki so se po končani osnov- ni šoli odločili za vpis v različne izobraževalne programe: od programa srednjega poklicnega izobraževanja (3) do programa splošne in klasične gimnazije (6). 110 ŠOLSKO POLJE LETNIK XX ŠTEVILKA 1/2 Tabela 6: Število dijakov/dijakinj s posamezno šolsko oceno iz matema- tike v različnih izobraževalnih programih (in odstotki posameznih ocen v posameznih izobraževalnih programih v oklepajih) Izobraževalni program Skupaj 3456 MAT– ocena 1,00* 9 (0,9) 9 (0,4) 2 (0,3) 2 (0,1) 22 2,00 615 (59,7) 550 (24,9) 43 (6,9) 37 (1,6) 1245 3,00 316 (30,7) 954 (43,1) 184 (29,3) 275 (12,2) 1729 4,00 73 (7,1) 557 (25,2) 270 (43,1) 836 (37,1) 1736 5,00 17 (1,7) 143 (6,5) 128 (20,4) 1102 (48,9) 1390 Skupaj 1030 (100,0) 2213 (100,0) 627 (100,0) 2252 (100,0) 6122 *Dijakov/dijakinj, ki so poročali, da imajo šolsko oceno pri matematiki 1, nismo vključili v nadaljnje analize. Podatki kažejo, da se je od 1245 učencev/učenk, ki so imeli pri matematiki oce- no 2, kar 61 5 učencev/učenk vpisalo v triletno poklicno šolo, 550 pa v programe štiriletnega tehniškega srednjega izobraževanja. Slednja številka je sicer visoka, vendar lahko ocenimo, da se bo predvsem preostalih 80 učenk/učencev, ki so se vpisali v različne gimnazijske programe, v šoli spoprijelo z resnimi težavami. Na drugi strani pa se je od 1390 tistih, ki so imeli oceno pri matematiki 5, kar 1230 učencev vpisalo v gimnazijske programe. Tudi ta podatek ne preseneča posebej. Vprašanje je le, zakaj se več učenk/učencev z odlično oceno ne vpisuje tudi v štiriletne tehniške programe. Preseneča pa dejstvo, da se je 17 učencev/ učenk z oceno 5 pri matematiki vpisalo v triletni poklicni program. Ta podatek bi namreč lahko podprl Boudonovo tezo o enako uspešnih otrocih, ki zaradi socialnega izvora izbirajo različne (različno zahtevne) šolske programe. Tako kot za tiste, ki so imeli oceno 2 in so se odločili za gimnazijo, kot za tiste, ki so se z oceno 5 vpisali v poklicno šolo, velja, da niso slučajno »samoizbrani«.25 Prvi prihajajo iz okolja z višjim ESKS kot drugi. Podatki tudi kažejo, da so učen- ci/učenke, ki se z oceno 3 odločijo za gimnazijo, pogosto iz spodbudnega so- cialnega okolja, tisti pa, ki se z enako oceno odločijo za srednjo poklicno šolo – teh je 316 od 1729 – pa imajo v povprečju manj spodbudno socialno okolje kot tisti, ki se z enako oceno vpisujejo na gimnazije – še posebej v splošno in klasično. Učenke/učenci iz nižjih socialnih razredov niso soočeni le s kulturni- mi omejitvami, temveč so pri odločanju o nadaljevanju izobraževanja soočeni še z novimi odločitvami o relativnem tveganju in strošku za sebe in družino. 111 ANALIZA RAZLIK V DOSEŽKIH UČENCEV/DIJAKOV TER ANALIZA PRIMARNIH ... Rezultati (Tabela 6 in Slika 10) tako kažejo, da tudi, če so imeli učenci/ učenke v osnovni šoli enako šolsko oceno, je bil pri izbiri zahtevnosti srednje- šolskega programa pomemben ESKS njihovih staršev. Zelo verjetno je več star- šev z nižjo izobrazbo svoje otroke/mladostnike usmerjalo v šole, ki jih bodo hitro privedle do »poklica«, več staršev z visoko izobrazbo pa svoje otroke/mla- dostnike dodatno motiviralo in oblikovalo kontekst za njihove višje aspiracije – tudi ko imajo nizke ali srednje visoke ocene. Če na strani socialno deprivilegi- ranih prevladuje težnja po hitri realizaciji dosegljivih ciljev, je na strani družin z višjo količino kulturnega, pogosto pa tudi ekonomskega in socialnega kapita- la, na delu visoka pripravljenost pomagati svojim otrokom/mladostnikom pre- mostiti manjšo količino doseženega kulturnega kapitala. Za te družine je sto- pnja tveganja, da njihov otrok/mladostnik ob vpisu v zahtevnejši izobraževalni program ne bo uspel in bodo stroški zaman, bistveno manjša kot za družino z nizkimi dohodki in nizko količino kulturnega in socialnega kapitala. Še več, starši, ki so zasidrani v sredini srednjega razreda ali pa višje, si le težko predsta- vljajo, da njihov otrok ne bi uspel. Tega neuspeha si ne morejo privoščiti. Slika 10: ESKS učencev/dijakov, vključenih v različne srednješolske programe, ki so poročali, da so imeli v osnovni šoli posamezno oceno iz matematike Izobraževalni program 3 je srednje poklicno izobraževanje, program 4 tehnično oz. strok- ovno srednje izobraževanje, program 5 strokovna gimnazija in program 6 klasična ali splošna gimnazija. Zaboji prikazujejo prvi in tretji kvartil in vključujejo vodoravno črto – mediano. Ročaji zabojev zamejujejo srednjih 95 % dijakov. 112 ŠOLSKO POLJE LETNIK XX ŠTEVILKA 1/2 Dobljeni rezultati opozarjajo, da bi bilo treba razvijati pristope in strategije za dvigovanje uspešnosti manj uspešnih učencev/dijakov in poiskati poti, kako učence/dijake, ki so relativno ali visoko uspešni, pa prihajajo iz družin z niz- kim ESKS, »potegniti« v zahtevnejše izobraževalne programe. Tu ne moremo mimo ugotovitev, ki potrjujejo, da so ob socialnem in ekonomskem statusu družine in intelektualnih (enako ali še bolj tudi govornih) sposobnostih otrok/ mladostnikov pomemben napovednik učenčeve uspešnosti tudi nekognitivne dispozicije, kot jih je imenoval Nash (2003), zlasti aspiracije oz. poklicna priča- kovanja, in to tako učencev/dijakov, njihovih staršev in učiteljev. Nash in Harker (1998, v Nash, 2003) poročata o rezultatih raziskave, ki kažejo, da so se dijaki, ki so relativno napredovali v znanju (to je bilo ocenjevano s preizkusom znanja na začetku in koncu šolskega leta) in so bile njihove intelektualne sposobnosti kontrolirane, razlikovali od tistih, ki niso napredovali v visokih aspiracijah in po- zitivni akademski podobi o sebi. Čeprav si učitelji pričakovanja o učni uspešno- sti učencev v veliki meri oblikujejo na podlagi njihovih dejanskih dosežkov oz. izkazanega znanja, pa se, kot kažejo rezultati več raziskav, njihova pričakovanja povezujejo tudi s socialnim in z ekonomskim statusom ter etnično pripadnostjo družin učencev (Hauser-Cram, Sirin in Stipek, 2003; Wigfield, Galper, Denton in Seefeldt, 1999). Učitelji do učencev, ki prihajajo iz socialno in ekonomsko manj spodbudnega okolja, oblikujejo nižja pričakovanja o njihovi učni uspešnosti, ki se prenašajo tudi na otrokova dejanska pričakovanja o akademski uspešno- sti. V eni od slovenskih raziskav (Marjanovič Umek, Sočan in Bajc, 2006a) se je potrdilo, da so imeli starši mladostnikov (ti so bili vključeni v 9. razred osnovne šole), ki so imeli visoko izobrazbo, pomembno višja pričakovanja o šolanju svo- jih mladostnikov kot starši z nizko izobrazbo. Zaključek V sekundarni študiji, ki jo predstavljamo v pričujočem prispevku, smo iz- hajali iz: – spoznanja, da razlike v dosežkih učencev/dijakov, ki so povezane z različnimi dejavniki, še posebej pa z ekonomskim, s socialnim in kul- turnim statusom otrokovih/mladostnikovih staršev, vztrajajo; – prizadevanj številnih držav, da bi razlike v dosežkih učencev/dijakov, zlasti tistih, ki so povezane s socialnim izvorom otrok/mladostnikov, zmanjšali; 113 ANALIZA RAZLIK V DOSEŽKIH UČENCEV/DIJAKOV TER ANALIZA PRIMARNIH ... – ugotovitev mednarodnih primerjalnih raziskav znanja, da različni šol- ski sistemi, tudi v povezavi z družinskim okoljem, različno uspešno zmanjšujejo razlike v dosežkih učencev. Ko smo v naši sekundarni študiji razlike v dosežkih slovenskih učencev/di- jakov, ki jih lahko pripišemo razlikam med šolami, primerjali z variancami v dosežkih v izbranih državah (Finska, Norveška, Estonija), smo ugotovili, da je v Sloveniji velika varianca v dosežkih med šolami povezana s srednješolskimi programi, v katere so naši 1 5-letniki že vključeni. Vključitev izobraževalnih pro- gramov v model je varianco v dosežkih med šolami pomembno spremenila, in sicer se je varianca med šolami zmanjšala za približno trikrat. Varianca v do- sežkih učencev/dijakov med šolami je v različnih izobraževalnih programih od 17 % do 24 %. Menimo, da je analiza, prikazana v poročilu PISA/1, 2006, ki v celoti ne upošteva specifičnosti šolskih sistemov v posameznih državah, pomanjkljiva in ne omogoča dovolj natančne primerjave med državami. V ozadju različnih konceptov pravičnosti in učinkovitosti ter na podlagi empiričnih izračunov v naši sekundarni študiji, zlasti izračunov, ki so poveza- ni s socialnim izvorom učencev/dijakov, tudi ugotavljamo, da gre v Sloveniji za velike razlike med dosežki otrok/mladostnikov, ki prihajajo iz različnega ekonomskega, socialnega in kulturnega okolja. Rezultati analize primarnih in sekundarnih učinkov socialne neenakosti nam pokažejo, da bi morali v Sloveniji v prihodnje posvetiti dodatno skrb oblikovanju mehanizmov, s kate- rimi bi lahko zmanjševali »neupravičene/nepravične« neenakosti v šolah. Ugotovitve v naši sekundarni študiji, kot tudi rezultati nekaterih predhodnih raziskav, kažejo na potrebo po pripravi niza mehanizmov in ukrepov, ki bi v celotnem edukacijskem sistemu, od vrtca do univerze, prispevali k zmanjševanju vpliva, ki ga imajo na doseganje znanja otrok/ mladostnikov oz. na njihovo izobraževanje izobrazba staršev in druge po- javne oblike kulturnega in socialnega kapitala. Opombe [1] Walzer jo opredeljuje kot režim, v katerem imajo sicer vsi udeleženci enako količino sredstev, njihova uporaba in učinki pa kljub temu privedejo do razlik (1983: 14). Nasploh teoretiki svarijo, da ob razpravah o enakosti v izobraževanju »ne smemo imeti v mislih tega, da bi morali biti v šoli vsi učenci deležni enake obravnave v smislu identičnosti« (Meuret 2001: 94). [2] Rawls je prepričan, da mora biti pojem pravičnosti neodvisen od filozofskih in religijskih doktrin, zato mora biti obče pojmovanje pravičnosti politično in ne 114 ŠOLSKO POLJE LETNIK XX ŠTEVILKA 1/2 metafizično. Pri tem je treba zadostiti dvema načeloma: » – vsaka oseba ima enako pravico do popolnoma ustrezne sheme enakih temeljnih pravic in svoboščin; – družbene in ekonomske neenakosti morajo zadostiti dvema pogojema: 1) vezati se morajo na službene položaje, dostopne vsem pod pogojem enakih poštenih možnosti, 2) biti morajo v kar največjo korist najbolj zapostavljenih članov družbe« (Rawls, 2004: 183). Rawls utemeljuje pravičnost na načelu povračila za sodelovanje v delovanju družbe. To načelo je nasprotno načelu meritokracije. V nasprotju z meritokracijo, ki favorizira najboljše, daje omenjeno načelo prednost sodelovanju vseh – tudi ali pa še posebej šibkejših. In prav s predpostavko o potrebi kooperacije kot načinom delovanja družbe obravnava tudi pristop družbe do vlaganja v edukacijo. »Da bi bili vsi posamezniki obravnavani enako, da bi bile ustvarjene dejansko enake priložnosti, mora družba nameniti več pozornosti tistim z manj talentov in tistim, ki so bili rojeni v slabših socialnih razmerah (...). V zasledovanju tega principa se lahko porabi več virov za edukacijo manj sposobnih, vsaj v enem delu življenja, npr. v zgodnjih letih šolanja« (1973: 17). [3] Francoski učenci in učenke so v raziskavi PISA 2006 na področju naravoslovja – ob povprečju OECD 500 točk – dosegli 495 točk. Države, ki smo jih vključili v primerjavo v naši sekundarni študiji, pa so dosegle: Norveška 487 točk, Slovenija 519 točk, Estonija 531 točk in Finska 563 točk. Razlika ene enote v ekonomskem, socialnem in kulturnem statusu (v nadaljevanju ESKS) prinese v povprečju držav OECD 40 točk, v Franciji pa največ med državami, ki so bile vključene v mednarodno raziskavo, to je 54 točk. [4] »V Bourdieujevem pristopu je bil drugačen način pojasnjevanja procesa vzpostavitve pojava (reprodukcije neenakosti – op. avt.). Izjemen je bil tudi pomen, ki ga je njegova sociologija edukacije imela na možnosti spoprijema z istim pojavom« (Grenfell, 2004: 58). [5] Obsežno raziskavo o vplivu socialno-ekonomskih in demografskih dejavnikov na šolski uspeh in osebnostne lastnosti otrok sta v Sloveniji v sredini sedemdesetih let izvedla Toličič in Zorman (1977). Avtorja sta pred tem sodelovala v mednarodni primerjalni raziskavi o uspešnosti učencev, v katero je bila med osmimi državami vključena tudi Slovenija (Peck, 1972, 1973). V vseh sodelujočih državah so otroci staršev z višjim socialno- ekonomskih statusom izkazali višjo bralno in matematično pismenost kot njihovi vrstniki, katerih starši so imeli nižjo izobrazbo. [6] Leta 1989 je mag. Marjan Šetinc, zaposlen na Pedagoškem inštitutu v Ljubljani, vključil Slovenijo v International Association for the Evaluation of Education Achivement (IEA) in s tem odprl pot vključitvi Slovenije v kontinuirane mednarodne primerjave dosežkov šolajočih. [7] »Razlika 74,7 točke predstavlja razliko ene stopnje v znanju učencev (PISA 2006/1: 55). Več o razlikah gl. ibid. [8] Pogosto ugotavljamo, da so razlike v dosežkih zgodovinsko, razvojno, finančno itd. pogojene. »(…) primerjava rezultatov šolskih sistemov zahteva umestitev v kontekst ekonomskih okoliščin in sredstev, ki jih država lahko nameni edukaciji« (PISA 2006/1, 55). Rawls (1971) pa si ob tem zastavlja drugačno, a za naš nadaljnji razmislek odločilno vprašanje: katere in kolikšne razlike so utemeljene? S tem 115 ANALIZA RAZLIK V DOSEŽKIH UČENCEV/DIJAKOV TER ANALIZA PRIMARNIH ... vprašanjem se že v izhodišču odmakne od že omenjenega »enostavnega« pojmovanja enakosti, ker v nasprotju z ekstremnim egalitarizmom nasprotuje le tistim neenakostim, ki nekatere postavljajo v slabši položaj. Neenakosti so »dovoljene, če izboljšajo moj enaki začetni delež, niso pa dovoljene, če kakor pri utilitarizmu, posežejo po mojem pravičnem deležu« (Kymlicka, 2005, 94). Nepravično je, da so »posamezniki zapostavljeni ali v prednosti zaradi arbitrarnih in nezasluženih razlik v svojih družbenih okoliščinah (...) Naravni talenti in družbene okoliščine so stvar gole sreče, moralne zahteve ljudi pa ne bi smele biti odvisne od gole sreče« (ibid.). Rawls je namreč prepričan, da gre za pravično enakost priložnosti takrat, »ko imajo tisti z enakimi talentom in sposobnostmi, ob enaki pripravljenosti in želji, da jih uporabijo, enako možnost uspeha, ne glede na njihov izvorni položaj v družbi« (Rawls, 1971: 73). [9] Opisne statistike za posamezne države so izračunane v Tabeli 1 v Prilogi. [10] V sekundarno analizo smo pri primerjavi navedenih držav v model vključili: socialni, ekonomski in kulturni status staršev učencev/dijakov (ESKS), motivacijski indeks učencev/dijakov (MI), pričakovani poklicni status učencev/dijakov (PPS). ESKS vključuje spremenljivke: izobrazbo staršev (tistega, ki ima višjo izobrazbo), število let izobrazbe (po klasifikaciji ISCED), poklic staršev (tistega, ki ima višji oz. uglednejši poklic); število knjig doma (manj kot 100; več kot 100). MI: ugotovili smo, da so indeksi motiviranosti in interesov učenca/dijaka med seboj visoko povezani, zato smo jih vključili v analizo glavnih komponent. MI vključuje: Splošni interes za učenje naravoslovja (intrinzična motivacija) – 21. vprašanje v Vprašalniku (8 trditev); Uživanje v naravoslovju – 16. vprašanje v Vprašalniku (5 trditev); Instrumentalno (uporabno) motivacijo za naravoslovje – 31. vprašanje v Vprašalniku (5 trditev); Splošne vrednote o naravoslovju – 18. vprašanje v Vprašalniku (5 trditev); Osebne vrednote o naravoslovju – 18. vprašanje v Vprašalniku (5 trditev). PPS: Vprašanje v Vprašalniku: Kakšen poklic pričakuješ, da boš opravljal, ko boš star približno 30 let? (Učenec/dijak napiše.) OPS: enako vprašanje kot pri PPS; ocenjevano glede na to, ali je poklic s področja naravoslovja ali ne. Kriterijske spremenljivke: pet ocen dosežka na področju naravoslovne pismenosti. Ocene so bile v mednarodni analizi dobljene z lestvičenjem po teoriji odgovora na postavko na podlagi odgovorov učencev/dijakov iz vseh ključnih držav. Predstavljajo pet različnih vrednosti verjetja za oceno dosežka posameznega dijaka pri testih znanja iz naravoslovja. [11] Prvo raven modela so predstavljali učenci/dijaki, drugo, višjo raven pa šole, v katere so bili učenci/dijaki vključeni. Izobraževalne programe smo opredelili kot napovednike na drugi ravni modela, preostale spremenljivke pa smo vključili kot napovednike na prvi ravni modela. V modelu smo na prvi ravni uporabili uteži dijakov (W_FSTUWT), ki jih program normalizira (na velikost vključenega vzorca). Kot kriterijske spremenljivke smo v model vnesli vseh pet ocen dosežka dijaka na PISI 2006 (pet vrednosti verjetnosti). V analizah smo v ničelnih modelih (tj. v modelih, v katerega ni vključen noben napovednik) 116 ŠOLSKO POLJE LETNIK XX ŠTEVILKA 1/2 najprej preverili, kolikšen delež variance v dosežkih dijakov lahko pripišemo razlikam med šolami, koliko pa individualnim razlikam med dijaki znotraj šol. Z modeli, v katere smo vključili napovednike, pa smo poskušali ugotoviti, koliko variance lahko, ko smo primerjali Slovenijo z drugimi državami, skupno pojasnimo z razlikami v motivaciji dijakov, poklicnem pričakovanju učencev/ dijakov in ekonomskem, socialnem in kulturnem statusu staršev učenca/ dijaka, ko pa smo delali analizo samo za Slovenijo, pa še v izobraževalnem programu, spolu učencev/dijakov in šolskih ocenah. Analizirali smo fiksne učinke napovednikov, in sicer le njihove glavne učinke. Predpostavljali smo, da se variance dosežkov znotraj posameznih šol ne razlikujejo in da so učinki različnih napovednikov v različnih šolah enaki. Za oceno statistik smo uporabili omejeni algoritem največjega verjetja (REML). Kot statistično pomembne smo opredelili učinke z ravnjo tveganja, nižjo od 5 %. [12] Morebitna odstopanja med odstotki variance dosežkov na ravni šole in tistimi iz poročila PISA 2006 so verjetno posledica tega, da so v naši sekundarni študiji upoštevane samo osebe, za katere imamo podatke za vse napovednike. [13] Pojasnjene variance se nanašajo na model s tremi napovedniki, saj je bil učinek napovednika OPS pomemben le v dveh od štirih držav (na Finskem in Norveškem); tudi v Estoniji in Sloveniji je pojasnil majhen delež variance (< 1 %); v primerjavi s preostalimi tremi napovedniki (PPS, ESKS, MI) je nekoliko nenavaden, saj gre za dihotomen odgovor na eno samo vprašanje in je torej tudi precej manj zanesljiv od preostalih napovednikov. [14] V Nemčiji in Avstriji poteka zunanja diferenciacija pri 10, na Nizozemskem pa pri 12 letih otrokove starosti. Naj spomnimo na opozorila, da je (pre)zgodnje razvrščanje otrok negotovo, saj je pri mlajših otrocih težko napovedati razvoj njihovih sposobnosti oz. ustrezno oceniti njihove potenciale (Gutman, 1999; Schneider, 2006). Hkrati pa ne smemo zanemariti dejstva, da pri zgodnejšem odločanju o nadaljevanju otrokove šolske poti prevlada odločitev staršev, ne otroka. Ta pa je močno povezana z njihovo osebno izobraževalno izkušnjo in socialnim položajem (Blossfeld in Shavit, 1993). [15] Izobraževalni programi (IP): 1 – osnovna šola; 2 – nižje poklicno izobraževanje; 3 – srednje poklicno izobraževanje; 4 – tehnično oz. strokovno srednje izobraževanje; 5 – strokovna gimnazija; 6 – klasična ali splošna gimnazija. Ker dijaki izobraževalnega programa 2 niso imeli ustreznih podatkov za izračune MI, smo jih izključili iz nadaljnjih analiz. Pri 15-letnikih, ki so še obiskovali osnovno šolo, je treba imeti v mislih, da je šlo verjetno za velik del učencev/učenk, ki so ponavljali razred/-e. Šolske ocene: povprečje šolskih ocen pri naravoslovnih predmetih (ŠON); povprečje ocen pri matematiki in slovenščini (ŠOMS). [16] Ob redkih odstopanjih jih potrjujejo tudi rezultati, ki jih gimnazije dosegajo na maturi. [17] Raziskovalki in raziskovalec so ugotovili, da je bil ob koncu 3. razreda delež variance v rezultatih učencev pri nacionalnih preizkusih znanja iz slovenščine in matematike, ki so jo lahko pripisali razlikam med šolami, 20 %; v 9. razredu pa od 0 % do 9 % (odvisno od šolskih predmetov oz. od tega, ali so upoštevali šolsko oceno ali dosežke pri NPZ). Tudi Martin in sodelavci 117 ANALIZA RAZLIK V DOSEŽKIH UČENCEV/DIJAKOV TER ANALIZA PRIMARNIH ... (2000) so v sekundarni analizi podatkov, zbranih v okviru mednarodne raziskave trendov znanja TIMSS 1995 pri učencih, starih približno 13 let, ugotovili, da lahko v Sloveniji razlikam med šolami pripišejo pri preizkusih znanja iz naravoslovja 7 % celotne variance med dosežki učencev, pri preizkusih znanja iz matematike pa 11 %. [18] Za ilustracijo lahko navedemo, da so L. Marjanovič Umek, Sočan in K. Bajc (2006a, 2006b) ugotovili, da lahko, v kolikor kot napovednike šolske uspešnosti upoštevamo tudi individualne značilnosti učencev in učenk (njihove intelektualne sposobnosti, govorno kompetentnost, osebnostne značilnosti), pojasnimo več, in sicer od 37 % do 63 % celotne variance v dosežkih učencev pri različnih predmetih. [19] Pri tem se je navezoval na strukturno teorijo aspiracij Kellerja in Zavallonija, ki sta med prvimi opozorila na razlike med učenci srednjega razreda, ki v primerjavi s tistimi iz delavskega razreda kažejo željo po nadaljevanju izobraževanja npr. na univerzitetni ravni, zato sta o njih govorila kot o tistih, ki imajo višje aspiracije. [20] Kulturni kapital je Bourdieu razvil kot teoretsko hipotezo, »ki je omogočila razlago neenakih šolskih dosežkov otrok, ki izhajajo iz različnih družbenih razredov v povezavi z akademskim uspehom, tj. specifičnih profitov, ki jih lahko otroci iz različnih razredov in razrednih frakcij pridobijo na akademskem trgu« (Bourdieu, 2004: 313). Ob tem, ko ekonomisti niso uspeli razložiti odnosa med stopnjami profita v izobraževalnem in ekonomskem vlaganju, Bourdieu opozarja, da tega niso mogli, ker so spregledali »družbeno najbolj determinirano izobraževalno investicijo, in sicer družinsko transmisijo kulturnega kapitala« (ibid.). Bourdieu je nasploh prepričan, da je sposobnost ali talent produkt investiranja časa in kulturnega kapitala. Socialni kapital pa Bourdieu opredeljuje kot »agregat dejanskih in potencialnih sredstev, ki so povezana s posedovanjem trajnega omrežja bolj ali manj institucionaliziranih odnosov vzajemnega poznanstva in prepoznavanja (…) – s članstvom v skupini« (ibid:, 317). Pomen socialnega kapitala dokazuje dejstvo, da »posamezniki pridobivajo zelo neenake profite iz dejansko enakovrednega (ekonomskega ali kulturnega) kapitala« (ibid.), pač v odvisnosti od tega, v kolikšni meri lahko angažirajo kapital skupine (družine, alumnija elitne šole, izbranega društva (kluba), članstva v različnih vplivnih skupinah ipd.). Takšni odnosi se vzpostavljajo in ohranjajo v menjavah in so socialno utemeljeni »in zagotovljeni z uporabo imena (družine, razreda, plemena, šole, stranke itd.)« (ibid.). [21] Boudon popisuje, kako se enako uspešni otroci, glede na socialni izvor, različno odločajo o nadaljevanju svojih izobraževalnih poti. Tako na licejih nadaljuje svoje izobraževanje med »zelo uspešnimi in uspešnimi dijaki iz družin delavcev 37 %, iz družin uradnikov 53 %, 70 % otrok srednjega upravljavskega sloja in 70 % otrok industrialcev in svobodnih poklicev, in 83 % otrok, ki prihajajo iz družin najvišjega upravljavskega sloja« (ibid: 157). Socialno pogojevane odločitve so še izrazitejše pri povprečnih učencih. Med njimi na licejih nadaljuje šolanje »22 % dijakov iz delavskih družin, 36 % iz vrst 118 ŠOLSKO POLJE LETNIK XX ŠTEVILKA 1/2 uradništva, 50 % iz vrst srednjega upravljavskega sloja, 70 % otrok industrialcev in svobodnih poklicev, ter 83 % tistih, ki prihajajo iz družin najvišjega upravljavskega sloja« (ibid.). Podobna slika se ponovi s šibkimi dijaki. [22] Modeli so utemeljeni na »teoriji racionalne izbire«. Prim.: Goldthorpe, 2007. [23] Ob obravnavi razlik v naravoslovnih dosežkih smo se v tej točki odločili za prikazovanje razlik, povezanih z izobrazbo očeta. Za to se nismo odločili le zaradi »moške prevlade« pri dosežkih na tem področju, ampak tudi zaradi dosegljivosti podatkov: v publikaciji PISA so za očete podrobnejši podatki o številu let formalne izobrazbe kot za mame. [24] V izračune smo na začetku poleg šolskih ocen, o katerih so poročali učenci/ dijaki, vključili tudi njihove odgovore o dosežkih pri nacionalnih preizkusih znanja (NPZ) iz slovenščine, matematike in biologije (slednja je bila določena kot tretji predmet v letu zbiranja podatkov). Izkazalo pa se je, da vprašanje v Vprašalniku za učence/dijake ni bilo dovolj jasno oblikovano. Kot odgovor so, kot kaže, nekateri dijaki vpisovali dosežek v odstotkih, nekateri v številu točk, nekateri pa napačne podatke. Izračunane povezave z dosežki na PISI 2006 in učenčevimi šolskimi ocenami so bile zelo nizke in nerealne, kar ne nazadnje potrjujejo rezultati, ki so bili na vzorcu iste generacije učencev/ učenk dobljeni v drugi slovenski raziskavi (Marjanovič Umek, Sočan in Bajc, 2007). V prihodnje bi veljalo v mednarodnih raziskavah znanja tovrstna vprašanja oblikovati natančneje in bolj nedvoumno. Dobljeni podatki bi pomembno prispevali tudi k dodatnim premislekom o kakovosti ocenjevanja znanja. [25] Prim. Boudon, 2001: 164–165. Literatura Baudelot, C. in Establet, R. (2004). École, la lutte de classes retrouvée. V: Pierre Bourdieu, Sociologue. Paris: Fayard. Boudon, R. (1973). Education, opportunity and social ineguality. New York: Wiley. Boudon, R. (2002). Les causes de l'inégalité des chances scolaires. V: École et société. Paris: Presses Universitaires de France. Bourdieu, P. in Passeron, J. C. (1964/2004). Les héritieres. Paris: Minuit. Bourdieu, P. in Passeron, J. C. (1970/1990). Reproduction in education, society and culture. London: Sage. Bourdieu, P. (2002). Reotur sur la réception des héritiers et de la reproduction. V: Interventions 1961-2001. Marseill: Agone. Bourdieu, P. (2004). Oblike kapitala. V: Kompendij socioloških teorij . Ljubljana: ŠZ. Burchinal, M. R., Peisner – Feinberg, E., Pianta, R. in Howea, C. (2002). Development of academic skills from preschool through secod grade: Family and classroom predictors of developmental trajectories. Journal of School Psychology, 40 (5), 415 – 436. Caillé, A. (2006). Présentation. V: Pense la crise de l' école – perspective anti-utilitariste. Revue du M.A.U S.S, 28. 119 ANALIZA RAZLIK V DOSEŽKIH UČENCEV/DIJAKOV TER ANALIZA PRIMARNIH ... Duru – Bellat, M. (2006). L'inflation scolaire. Pariz: Seuil. Erikson R. in Jonsson J. O. (1996). Explaining class inequality in education: The Swedish test case. V: Can education be equalized? Colorado: Westview Press. Gaber S. in Poljanšek M. (2006). Reproduction of inequalities and education – concepts and examples from primary and higher education in Slovenia. Tekst je bil predstavljen na sociološkem kongresu v Pragi, avgust 2006. Goldthorpe, J. H. (2007). On sociology (volume two). Stanford: Stanford University Press. Grenfell, M.(2004). Pierre Bourdieu - agent provocateur. London: Continuum. Gutmann, A. (1999). Democratic education. Princeton: PUP. Gutman, L. M., Sameroff, A. J. in Cole, R. (2003). Academic growth curve trajectories from 1st grade to 12th grade: Effects of multiple social risk factors and preschool child factors. Developmental Psychology, 39 (4), 777–790. Hauser-Cram, P., Sirin, S. R. in Stipek, D. (2003). When teachers' and parents' values differ: Teachers' ratings of academic competence in children from low-income families. Journal of Educational Research, 95(4), 813–820. Howie, S. in Plomp, T. (2005). International comparative studies of education and large –scale change. V: Bascia idr. (ur.), International handbook of educational policy I. Dordrecht: Springer. Jakku - Sihvonen R. in Kuusela, J. (2002). Evaluation of the equal opportunities in the Finnish comprehensive schools 1998-2001. Helsinki: Yliopistopaino Oy. Johnson, W., McGue, M. in Iacono, W. G. (2006). Genetic and environmental influences on academic achivement trajectories during adolescence. Developmental Psychology, 42 (1), 514–532. Mallet, C.(2006). Pour une « dématernisation » de l'education nationale. V: Pense la crise de l' école – perspective anti-utilitariste. Revue du M.A.U S., 28. Marjanovič Umek, L., Sočan, G. in Bajc, K. (2006a). Šolska ocena: koliko jo lahko pojasnimo z individualnimi značilnostmi mladostnika in koliko z dejavniki družinskega okolja. Psihološka obzorja, 15 (4), 25–52. Marjanovič Umek, L., Sočan, G. in Bajc, K. (2006b). Psihološki in družinski dejavniki šolske ocene. Sodobna pedagogika, 57(2), 108–129. Marjanovič Umek, L., Sočan, G. in Bajc, K. (2007). Vpliv psiholoških dejavnikov in izobrazbe staršev na učno uspešnost mladostnikov. Psihološka obzorja, 16(3), 27–48. Martin, M. O., Mullis, I. V. S., Gregory, K. D., Hoyle, C. in Shen, C. (2000). Effective schools in science and mathematics. IEA's third international mathematics and science study. Boston: The International Study Center, Boston College. Meuret, D. (2001). School equity as a matter of justice. V: Hutmacher idr. (ur.), Pursuit of equality in education. Dortrecht: KAP. Nash R. (2003). Inequality/difference in education: is a real explanation of primary and secundary effects possible? British Journal of Sociology, 54 (4), 433–451. Nash R. (2005). Boudon, realism, and cognitive habitus: Why an explanation of inequality/difference can not be limited to a model of secondary effects. Interchange, 36 (3), 275–293. 120 ŠOLSKO POLJE LETNIK XX ŠTEVILKA 1/2 Peck, R. F. (1972). Coping styles and achivement: A cross - national study of school children. Cultural patterns to coping (Volumen II). Austin: UT. Peck, R. F. (1973). Coping styles and achivement: A cross - national study of school children.Patterns in eight countries (Volumen V). Austin: UT. PIRLS (2006). International Report pdf. http://timss.bc.edu/PDF/p06 . Raudenbush, S. W., Bryk, A. S., Cheong, Y. F. in Congdon, R. (2005). Hierarchical linear and nonlinear modeling, version 6.02: Users’ guide and software program. Chicago: Scientific Software International. Rawls, J. (1973). Theory of justice. Oxford: OUP. Rawls, J. (2004). Pravičnost kot poštenost: politično, ne metafizično. V: Komunitarizem in individualizem. Ljubljana: Sophia. Schneider, T. (2006). Does the effect of social origins on educational participation change over the life course? Zurich: University Zurich. Sen, A. (1995). Inequality reexamined. Camridge: HUP. Välijärvi Jouni idr. (2002). The Finnish success in Pisa – and some reasons behind It. Jyväskylä: IER. Toličič, I. in Zorman, L. (1977). Okolje in uspešnost učencev. Ljubljana: Državna založba Slovenije. Vprašalniku za dijakinje in dijake (2006). Ljubljana: Nacionalni center raziskave PISA 2006, Pedagoški inštitut. Troger, V. (2002). Bourdieu et l’ecole: la démocratisation désenchantée. SH – posebna številka posvečena Bourdieuju. Walzer, M. (1983). Spheres of justice. USA: Basic Books. Wigfield, A,, Galper, A., Denton, K. in Seefeldt, C. (1999). Teachers' beliefs about former Head Star and non-Head Start first-grade children's motivation, performance, and future educational prospects. Journal of Educational Psychology, 91(1), 98–104. 121 ANALIZA RAZLIK V DOSEŽKIH UČENCEV/DIJAKOV TER ANALIZA PRIMARNIH ... Priloga Tabela 1: Opisne statistike po državah (del analize, ki se nanaša na primerjavo med Slo- venijo, Estonijo, Finsko in Norveško) M Me SD Asim. Spl. Min. Max. Q1 Q3 Estonija (N = 3561) PPS 57,37 64 18,9 -0,26 -1,16 16 90 38 71 MI 0,16 0,09 0,87 0,23 0,54 -3,24 3,35 -0,40 0,66 ESKS 0,16 0,13 0,81 0,03 -0,54 -3,89 2,82 -0,46 0,81 OD1 538,7 541,2 81,3 -0,12 -0,01 208,8 799,2 483,0 594,0 OD2 538,7 538,8 81,3 -0,04 -0,23 266,9 798,3 483,8 596,3 OD3 538,6 541,0 81,4 -0,08 -0,18 208,8 778,1 482,5 593,2 OD4 538,3 539,0 80,1 -0,05 -0,18 279,0 789,0 483,9 594,4 OD5 539,5 540,0 81,1 -0,05 -0,17 230,3 792,5 483,9 595,8 Finska (N = 3470) PPS 51,33 51 19,10 0,29 -1,08 16 90 33 68 MI -0,10 -0,14 0,99 0,18 0,44 -3,57 3,35 -0,73 0,51 ESKS 0,23 0,24 0,79 -0,15 -0,16 -2,48 3,11 -0,31 0,80 OD1 563,2 566,3 83,5 -0,07 -0,11 292,9 820,7 507,5 621,0 OD2 563,0 563,6 83,5 -0,08 -0,19 292,3 821,9 506,5 621,2 OD3 562,6 564,9 83,8 -0,11 -0,13 256,6 831,6 505,8 621,3 OD4 562,8 564,3 83,0 -0,10 -0,03 255,9 851,8 508,3 619,3 OD5 561,4 562,4 82,9 -0,10 -0,16 293,0 817,7 504,6 619,2 Norveška (N = 3193) PPS 56,03 56 18,92 -0,05 -1,18 16 90 40 71 MI -0,12 -0,16 1,14 0,09 0,16 -3,57 3,35 -0,85 0,57 ESKS 0,44 0,41 0,74 -0,05 0,21 -2,97 3,01 -0,08 0,97 OD1 498,9 496,5 89,48 0,05 -0,18 214,9 803,9 437,5 560,6 OD2 498,4 498,0 88,46 0,00 -0,13 211,1 790,2 437,4 558,7 OD3 498,7 498,8 87,66 0,01 -0,17 201,8 757,3 437,8 557,8 OD4 498,4 498,0 88,65 0,04 -0,10 202,5 848,5 437,3 559,0 OD5 499,4 500,0 88,79 0,03 -0,09 215,4 828,8 437,2 559,6 Slovenija (N = 4492) BSMJ 59,88 65 17,12 -0,23 -0,90 16 90 46 71 moti- vacija 0,08 0,04 1,02 0,06 0,18 -3,57 3,12 -0,58 0,72 ESCS 0,15 0,07 0,88 0,08 -0,50 -3,37 2,94 -0,49 0,85 OD1 525,8 525,7 96,5 0,01 -0,35 211,9 822,6 457,7 594,4 OD2 526,0 524,9 96,9 0,01 -0,29 242,9 830,9 458,7 594,9 OD3 525,4 525,4 97,4 -0,04 -0,34 240,4 822,6 457,4 594,6 OD4 525,3 525,9 97,0 0,01 -0,36 219,0 821,5 453,3 594,2 OD5 526,0 526,3 96,2 -0,02 -0,30 235,8 811,3 458,9 594,9 122 ŠOLSKO POLJE LETNIK XX ŠTEVILKA 1/2 Opombe: N = število upoštevanih udeležencev v posameznem vzorcu; M = aritmetična sredina; Me = mediana; SD = standardni odklon; Asim. = koeficient asimetrije, Spl. = koeficient sploščenosti; Min., Max. = najmanjša in največja vrednost; Q1, Q3 = prvi oz. tretji kvartil; OD = ocena dosežka. Statistike so izračunane za osebe, uporabljene v hierarhičnih linearnih modelih za primerjave med državami (torej tiste, ki so imele rezultate pri vseh napovednikih). Pri računanju so uporabljene uteži. Tabela 2: Opisna statistika vključenih spremenljivk (del analize, opravljene posebej za Slovenijo) MS D Ocena dosežka 1 526,87 95,94 Ocena dosežka 2 527,11 96,49 Ocena dosežka 3 526,48 96,89 Ocena dosežka 4 526,36 96,49 Ocena dosežka 5 527,18 95,64 PPS 60,03 17,01 OPS 0,41 0,49 ESKS 0,15 0,88 MI -0,00 1,01 ŠON 3,80 0,95 ŠOMS 3,64 0,95 Tabela 3: Glavni učinki posameznih napovednikov v modelu pojasnjevanja dosežkov učencev/dijakov posameznega izobraževalnega programa pri testu naravoslovne pis- menosti PISA 2006 Izobraževal- ni program Učinek Koeficient SE(koef.) t df p Osnovna šola Presečišče 151,87 81,82 1,86 20 0,078 Spol 60,91 20,45 2,98 27 0,007 PPS 2,79 1,10 2,53 27 0,018 OPS 7,46 26,37 0,28 26 0,780 ESKS 0,24 18,74 0,01 27 0,990 MI 11,89 16,08 0,74 24 0,467 ŠON 7,62 28,16 0,27 27 0,789 ŠOMS 6,49 18,62 0,35 11 0,734 Srednje poklicno izobraževanje Presečišče 316,17 18,60 17,00 92 0,000 Spol 24,87 4,96 5,01 410 0,000 PPS 0,29 0,19 1,49 176 0,138 OPS 7,90 6,05 1,31 1048 0,192 ESKS -1,52 3,61 -0,42 100 0,674 MI 9,09 2,40 3,78 725 0,000 ŠON 13,04 4,71 2,77 263 0,007 ŠOMS 7,83 5,90 1,33 316 0,185 Izobraževal- ni program Učinek Koeficient SE(koef.) t df p 123 ANALIZA RAZLIK V DOSEŽKIH UČENCEV/DIJAKOV TER ANALIZA PRIMARNIH ... Tehnično oz. strokovno srednje izobraževanje Presečišče 387,64 16,82 23,04 108 0,000 Spol 20,92 5,05 4,14 234 0,000 PPS 0,12 0,14 0,87 673 0,386 OPS 6,43 5,44 1,18 152 0,240 ESKS 5,04 2,87 1,75 1608 0,079 MI 8,01 2,59 3,10 23 0,006 ŠON 5,01 4,45 1,13 43 0,267 ŠOMS 15,45 3,41 4,53 157 0,000 Strokovna gimnazija Presečišče 353,84 31,54 11,22 27 0,000 Spol 40,75 7,38 5,53 56 0,000 PPS 0,32 0,31 1,04 58 0,305 OPS 8,20 7,29 1,13 386 0,262 ESKS 9,59 4,08 2,35 604 0,019 MI 9,88 3,26 3,04 234 0,003 ŠON 8,47 6,47 1,31 202 0,192 ŠOMS 18,14 5,81 3,12 330 0,002 Klasična ali splošna gimnazija Presečišče 425,04 29,96 14,19 46 0,000 Spol 30,82 4,60 6,70 164 0,000 PPS -0,20 0,24 -0,83 333 0,407 OPS 0,21 4,94 0,04 120 0,966 ESKS 5,92 2,76 2,15 139 0,033 MI 13,10 1,90 6,90 89 0,000 ŠON 7,27 7,01 1,04 102 0,303 ŠOMS 24,54 6,68 3,67 30 0,001 Opombe. Pri napovednikih oznake pomenijo: PPS pričakovani poklicni status, OPS osebni poklicni status, ESKS ekonomski, socialni in kulturni status, MI motivacijski indeks, ŠON povprečje šolskih ocen pri naravoslovnih predmetih in ŠOMS povprečje šolskih ocen pri matematiki in slovenščini. V stolpcu Koeficient so zapisane regresijske konstante v modelu napovedovanja dosežka pri testu naravoslovne pismenosti PISA 2006, v stolpcu SE (koef.) pa njihove standardne napake. V zadnjih treh stolpcih so navedeni rezultati testiranja statistične pomembnosti posameznega učinka. Vrednosti koeficientov v tabeli razlagamo kot porast v dosežku pri testu naravoslovne pismenosti PISA 2006 (v točkah) ob porastu pos- ameznega učinka za eno enoto in istočasnem ohranjanju vrednosti vseh drugih napoved- nikov kot konstantnih. Statistike so izračunane za osebe, ki so imele rezultate pri vseh na- povednikih (N kot v Tabeli 4 v glavnem besedilu). Pri računanju so bile uporabljene uteži. 124 ŠOLSKO POLJE LETNIK XX ŠTEVILKA 1/2 Tabela 4: Glavni učinki posameznih napovednikov v modelu pojasnjevanja dosežkov vseh 15-letnikov, vključenih v analize, pri testu naravoslovne pismenosti PISA 2006 Učinek Koeficient SE(koef.) td fP Presečišče 302,78 17,43 17,37 167 0,000 Program 3 3,77 15,96 0,24 151 0,814 Program 4 53,65 16,50 3,25 276 0,002 Program 5 85,60 17,25 4,96 312 0,000 Program 6 125,54 18,49 6,79 312 0,000 Spol 29,14 2,84 10,25 1409 0,000 PPS 0,15 0,12 1,32 671 0,187 OPS 5,05 3,18 1,59 81 0,116 ESKS 5,16 1,85 2,80 171 0,006 MI 10,13 1,26 8,02 61 0,000 ŠON 8,23 3,21 2,56 118 0,012 ŠOMS 17,44 2,85 6,13 141 0,000 Opombe. Program 3 je srednje poklicno izobraževanje, program 4 tehnično oz. strokovno srednje izobraževanje, program 5 strokovna gimnazija in program 6 klasična ali splošna gimnazija. Glej tudi opombe pod Tabelo 3. Tabela povzema učinkovanje vseh napoved- nikov v združenem dvostopenjskem modelu, kamor so bile k napovednikom, vključenim v modele za napovedovanje dosežka učencev/dijakov posameznih izobraževalnih progra- mov, dodane še spremenljivke, ki so označevale programe. V vrsticah 2–5 Tabele vidimo, kako se povprečni dosežki dijakov v posameznih srednješolskih programih razlikujejo od povprečnega dosežka osnovnošolcev. T abela 5: Pearsonovi koeficienti povezanosti med različnimi spremenljivkami, vključenimi v analize. Ocena dosež- ka 1 Ocena dosež- ka 2 Ocena dosež- ka 3 Ocena dosež- ka 4 Ocena dosež- ka 5 Spol PPS OPS ESKS MI ŠON Ocena dosežka 1 1 ,923** ,926** ,925** ,923** ,013 ,455** ,222** ,402** ,252** ,610** Ocena dosežka 2 ,923** 1 ,923** ,925** ,921** ,006 ,461** ,226** ,412** ,243** ,624** Ocena dosežka 3 ,926** ,923** 1 ,925** ,923** ,009 ,454** ,221** ,399** ,247** ,612** Ocena dosežka 4 ,925** ,925** ,925** 1 ,924** ,001 ,454** ,216** ,406** ,245** ,617** Ocena dosežka 5 ,923** ,921** ,923** ,924** 1 ,009 ,457** ,220** ,401** ,251** ,616** Spol ,013 ,006 ,009 ,001 ,009 1 -,134** ,051** ,016 ,005 -,206** PPS ,455** ,461** ,454** ,454** ,457** -,134** 1 ,418** ,309** ,204** ,496** OPS ,222** ,226** ,221** ,216** ,220** ,051** ,418** 1 ,096** ,286** ,211** ESKS ,402** ,412** ,399** ,406** ,401** ,016 ,309** ,096** 1 ,098** ,374** MI ,252** ,243** ,247** ,245** ,251** ,005 ,204** ,286** ,098** 1 ,261** ŠON ,610** ,624** ,612** ,617** ,616** -,206** ,496** ,211** ,374** ,261** 1 ŠOMS ,614** ,621** ,619** ,621** ,622** -,260** ,492** ,189** ,380** ,196** ,835** ** p < 0,01. 125 ANALIZA RAZLIK V DOSEŽKIH UČENCEV/DIJAKOV TER ANALIZA PRIMARNIH ... Tabela 6: Modeli s programi kot napovedniki ESKS po posameznih šolskih ocenah iz matematike Koeficient SE(koef.) tp Ocena 2 Program 3 -0.447 0.031 -14.653 0.000 Program 4 0.351 0.052 6.752 0.000 Program 5 0.947 0.107 8.837 0.000 Program 6 0.599 0.182 3.293 0.002 Ocena 3 Program 3 -0.371 0.046 -8.038 0.000 Program 4 0.358 0.054 6.575 0.000 Program 5 0.759 0.079 9.600 0.000 Program 6 0.835 0.074 11.233 0.000 Ocena 4 Program 3 -0.386 0.106 -3.627 0.001 Program 4 0.375 0.119 3.155 0.002 Program 5 0.716 0.125 5.709 0.000 Program 6 0.900 0.113 7.943 0.000 Ocena 5 Program 3 -0.065 0.139 -0.469 0.639 Program 4 -0.010 0.152 -0.064 0.949 Program 5 0.444 0.150 2.958 0.004 Program 6 0.707 0.152 4.668 0.000 Opombe. Program 3 je srednje poklicno izobraževanje, program 4 tehnično oz. strokovno srednje izobraževanje, program 5 strokovna gimnazija in program 6 klasična ali splošna gimnazija. Če v Tabeli analiziramo ESKS le pri dijakih/dijakinjah, ki so imeli v OŠ pri matematiki oceno 2, ugotovimo, da je v programu 3 povprečje ESKS –0,447. V programu 4 je povprečje ESKS za 0.351 višje od povprečja v programu 3. Razlika je statistično pomembna (t = 6.752, p = 0,000). V programu 5 je povprečje ESKS za 0,947, v programu 6 pa za 0,599 višje od povprečja v programu 3. V obeh primerih je razlika statistično pomembna. Vidimo tudi, da je pri vseh ocenah v primerjavi s povprečjem programa 3 ESKS v vseh izobraževalnih programih statistično pomembno višji, razen pri dijakih/dijakinjah, ki so imeli v šoli pri matematiki oceno 5, se ESKS med programoma 3 in 4 ne razlikuje statistično pomembno.