108   SODOBNA PEDAGOGIKA 2/2006
Dr. Ljubica Marjanovi~ Umek Dr. Gregor So~an Katja Bajc
Psiholo{ki in dru`inski dejavniki {olske ocene
Povzetek: V prispevku predstavljamo rezultate raziskave, v kateri prou~ujemo strukturo {olske ocene. V vzorec smo zajeli 362 otrok, ki so v {olskem letu 2004/05 obiskovali tretji razred devetletne osnovne {ole. Rezultati ve~ sekundarnih analiz, izvedenih na podatkih, zbranih v okviru mednarodnih primerjalnih raziskav znanja TIMSS in PISA, ka`ejo, da z vklju~enimi »{olskimi« in »u~en~evi-mi« spremenljivkami ne morejo pojasniti relativno velikega dele`a razlik v dose`kih u~encev. V na{i raziskavi smo `eleli predvsem ugotoviti, ali lahko z vklju~itvijo psiholo{kih spremenljivk (otrokova govorna kompetentnost, intelektualne sposobnosti, osebnostne zna~ilnosti) in nekaterih dru`inskih spremenljivk izbolj{amo napoved u~en~evih dose`kov. S pomo~jo hierarhi~nega linearnega modeliranja (HLM) smo ugotovili, da lahko 20 % variance med u~enci pri dose`kih na nacionalnih preizkusih znanja iz sloven{~ine in matematike pripi{emo razlikam med {olami glede na povpre~ne dose`ke u~encev (raven {ole), 80 % pa razlikam med u~enci v posamezni {oli (u~en~eva raven). Z vklju~eni-mi neodvisnimi spremenljivkami lahko pojasnimo 35 % razlik med u~enci pri dose`kih na nacionalnem preizkusu znanja iz sloven{~ine in 33 % razlik med u~enci pri dose`kih na nacionalnem preizkusu znanja iz matematike.
Klju~ne besede: nacionalni preizkus znanja, u~enci, govorna kompetentnost, intelektualne sposobnosti, osebnostne dimenzije, dru`insko okolje.
UDK: 371.26
Izvirni znanstveni prispevek
Dr. Ljubica Marjanovi~ Umek, redna profesorica, Oddelek za psihologijo, Filozofska fakulteta v Ljubljani
Dr. Gregor So~an, docent, Oddelek za psihologijo, Filozofska fakulteta v Ljubljani
Katja Bajc, asistentka, mlada raziskovalka, Oddelek za psihologijo, Filozofska fakulteta v Ljubljani
SODOBNA PEDAGOGIKA 2/2006, 108–129
109
Uvod
Rezultati raziskav, med njimi so prevladujo~e sekundarne analize podatkov, zbranih v mednarodnih primerjalnih raziskavah znanja (npr. Machin 2006; Martin, Mullis, Gregory, Hoyle in Shen 2000; Mullis, Martin, Gonzalez in Chros-towski 2004; OECD, 1998; OECD, 2005), sicer ka`ejo, da so tako u~en~eve (izobrazba star{ev, aspiracije u~encev o nadaljnjem {olanju, {tevilo knjig doma, odnos u~enca do {olskih predmetov) kot {olske spremenljivke (npr. {tevilo in pogostost doma~ih nalog, upo{tevanje doma~ih nalog pri ocenjevanju u~en~eve-ga znanja, lokalna skupnost, v kateri je {ola, {tevilo u~encev na {oli), povezane z u~en~evimi dose`ki v {oli, hkrati pa tudi ka`ejo, da z njimi lahko pojasnimo relativno majhen dele` celotne variabilnosti v u~en~evih dose`kih.
U~en~evi dose`ki na TIMSS-sovih preizkusih znanja: razlike med {ola-mi in u~enci
Raziskovalci (OECD, 1998) so v eni izmed sekundarnih analiz podatkov, zbranih v okviru mednarodne raziskave trendov znanja matematike (gre za TIMSS, 1995; udele`enci so bili u~enci, stari pribli`no 13 let in v ve~ini dr`av v 8. razredu obveznega izobra`evanja), ugotavljali, kolik{ne so razlike med dose`ki u~encev med dr`avami in kolik{en dele` variabilnosti med u~en~evimi dose`ki lahko pojasnijo z razlikami med {olami oz. med u~enci. Izra~une in analize so delali s pomo~jo hier-arhi~nega linearnega modeliranja (HLM). V raziskavo so zajeli 25 dr`av. Rezultati ka`ejo, da je v vseh dr`avah, razen na Nizozemskem, mo~ ve~ji dele` variabilnosti med dose`ki u~encev razlo`iti tako z razlikami na u~en~evi ravni kot z razlikami na ravni {ole. Ne glede na to se dr`ave med seboj razlikujejo (slika 1). V nekaterih dr`avah, npr. v Avstriji, Belgiji (fl.), Nem~iji, na Irskem, v [vici, je dele` variabilnosti med dose`ki u~encev, ki jih avtorji lahko razlo`ijo na ravni {ole, vi{ji kot 30 %, v nekaterih drugih dr`avah, npr. na Danskem, Islandiji, Koreji, na
110   SODOBNA PEDAGOGIKA 2/2006     Ljubica Marjanovi~ Umek, Gregor So~an, Katja Bajc
Norve{kem, pa je precej nizek, celo ni`ji od 10 %. Avtorji ugotavljajo, da v dr`avah, v katerih lahko relativno velik dele` variabilnosti med u~en~evimi dose`ki pripi{ejo razlikam med {olami oz. oddelki, z vidika organizacije ni enakega modela {ole. Tako so v tej skupini dr`ave, kot npr. Avstrija, Belgija, Nem~ija, Irska, Nizozemska in [vica, v katerih poteka zunanja diferenciacija u~encev pred njihovim 15. letom starosti, ali ponekod `e od 10. leta u~en~eve starosti, kot tudi dr`ave, npr. Avstralija, Nova Zelandija, ZDA, v katerih ne poznajo zgodnje zunanje diferenciacije. Kot mo`ne razloge za relativno velike razlike med {olami navajajo tudi razlike v regijah, razlike med u~enci na posameznih {olah glede na socialnoekonomski status njihovih star{ev, razli~ne kurikularne re{itve na {olah, notranjo diferenciacijo, raz-li~ne materialne in finan~ne pogoje, velikost {ole, {tevilo u~iteljev na {oli.
Slika 11: Dele`i variabilnosti v dose`kih u~encev vi{jih razredov pri matematiki na ravni {ole/oddel-ka in u~enca (vir podatkov: TIMSS, 1995; sekundarne analize: OECD, 1998)
1 V prikaz smo uvrstili samo nekatere od tistih dr`av, ki jih v besedilu navajamo kot primere (ve~ glej Marjanovi~ Umek, Bajc in Le{nik, v tisku; OECD, 1998).
Psiholo{ki in dru`inski dejavniki {olske ocene
Ill
Na sliki 1 velikost pite prikazuje velikost variabilnosti med dose`ki u~encev (velika pita pomeni velike individualne razlike med dose`ki u~encev, ki so, kot je razvidno s slike 1, najve~je pri u~encih v Koreji in na Japonskem; majhna pita pa ka`e na manj{e razlike med dose`ki u~encev – najmanj{e so na Portugalskem in v [paniji). Simbol v piti prikazuje povpre~ni dose`ek u~encev v posamezni dr`avi glede na povpre~je v dr`avah OECD (povpre~ni dose`ek u~encev v posamezni dr`avi je lahko nad, pod ali blizu povpre~ja OECD). Dele` razlik med dose`ki u~encev, ki ga lahko pripi{emo razlikam v povpre~nih dose`kih u~encev med {olami, je v piti prikazan s svetlo barvo (raven {ole/od-delka), temna barva pa prikazuje, kolik{en dele` variabilnosti med dose`ki u~encev lahko pojasnimo z razlikami med u~enci v posamezni {oli (u~en~eva raven).
Rezultati sekundarne analize ne potrjujejo enozna~ne povezanosti med povpre~nim dose`kom u~encev v posameznih dr`avah, variabilnostjo med dose`ki u~encev v dr`avah ter dele`i variabilnosti, ki jih lahko pripi{ejo {oli oz. u~encem. Za ponazoritev si poglejmo rezultate treh dr`av. V Koreji u~enci v povpre~ju dosegajo visoke rezultate (povpre~ni dose`ek je statisti~no pomembno vi{ji od povpre~nega dose`ka v dr`avah OECD), razlike med njimi so velike (velika pita), razlikam na ravni {ole pa lahko pripi{ejo zelo majhen dele` (6 %) variabilnosti med dose`ki u~encev. V Franciji ve~ina u~encev dosega visoke rezultate (povpre~ni dose`ek je statisti~no pomembno vi{ji od povpre~nega dose`ka v dr`avah OECD), razlike med njimi so majhne (mala pita), z razlikami na ravni {ole pa lahko razlo`ijo kar 25 % razlik med dose`ki u~encev. Na [vedskem je povpre~ni rezultat u~encev blizu povpre~ja v dr`avah OECD, razlike med njimi so relativno majhne, razlikam med {olami pa lahko pripi{ejo 11 % variabilnosti med dose`ki u~encev.
V naslednjem koraku so raziskovalci ugotavljali, kolik{en dele` razlik med dose`ki u~encev na ravni {ole lahko razlo`ijo z izmerjenimi »{olskimi« spremenljivkami (le-te so bile: {tevilo ter pogostnost doma~ih nalog; upo{tevanje do-ma~ih nalog pri ocenjevanju u~en~evega znanja; lokalna skupnost, v kateri je {ola; velikost {ole oz. {tevilo v {olo vpisanih u~encev) in kolik{en dele` razlik med dose`ki u~encev na ravni u~enca lahko razlo`ijo z izmerjenimi »u~en~evimi« spremenljivkami (le-te so bile: {tevilo knjig doma; odnos u~enca do matematike; izobrazba u~en~evih star{ev; pri~akovanja u~encev o nadaljnjem {olanju). Rezultati ka`ejo, da lahko v 14 od 25 dr`av (npr. ^e{ka, Mad`arska, Islandija, Koreja, [vedska) ve~ji dele` celotne variabilnosti med dose`ki u~encev pojasnijo z izmerjenimi »u~en~evimi« spremenljivkami (pojasnimo lahko od 7 % do 20 %) kot z izmerjenimi »{olskimi« spremenljivkami (pojasnimo lahko od 0 % do 9 % celotne variabilnosti) oz. povedano druga~e, vi{ja izobrazbena raven star{ev, vi{je aspiracije u~encev, ve~ knjig doma ter bolj pozitiven odnos u~encev do matematike bolj prispevajo k razlagi razlik med dose`ki u~encev ter njihovim vi{jim dose`kom kot izmerjene {olske spremenljivke. V 11 dr`avah (npr. Avstrija, Belgija (fl.), Anglija, Nem~ija, Irska, [kotska) so z izmerjenimi »{olskimi« spremenljivkami pojasnili ve~ji dele` (od 8 % do 18 %) celotne variabilnosti med dose`ki u~encev; z izmerjenimi »u~en~evimi« spremenljivkami pa so pojasnili le
112   SODOBNA PEDAGOGIKA 2/2006     Ljubica Marjanovi~ Umek, Gregor So~an, Katja Bajc
od 2 % do 8 % celotne variabilnosti. Poudariti pa je treba, da lahko skupaj z izmerjenimi »u~en~evimi« in »{olskimi« spremenljivkami {e vedno pojasnijo relativno nizek dele` razlik med u~en~evimi dose`ki, in sicer od 7 % (Japonska) do najve~ 25 % (Koreja), ko pojasnjujejo celotno variabilnost med dose`ki.
Slika 22: Dele`i celotne variabilnost med dose`ki u~encev vi{jih razredov pri matematiki, ki jih lahko pojasnimo z izmerjenimi »{olskimi« in »u~en~evimi« spremenljivkami (vir podatkov: TIMSS, 1995; sekundarne analize: OECD, 1998)
Z zunanjim krogom so {e enkrat prikazane variabilnosti na ravni {ole/od-delka in u~enca (enako kot na sliki 1), notranja pita pa ka`e, kolik{en dele` celotne variabilnosti med u~en~evimi dose`ki lahko pojasnijo z izmerjenimi spremenljivkami, vezanimi na u~enca (siva barva) oz. {olo (mre`ast vzorec). Tako npr. zunanji krog pri Norve{ki ka`e, da lahko 94 % variabilnosti med dose`ki u~encev pripi{ejo razlikam med u~enci v posamezni {oli, 6 % pa razlikam med povpre~nimi dose`ki na {olah/oddelki, medtem ko notranji krog ka`e, da lahko z izmerjenimi spremenljivkami, vezanimi na u~enca, pojasnijo 14 % celotne variabilnosti dose`kov (z izmerjenimi spremenljivkami, vezanimi na u~enca, lahko pojasnijo 15 % od 94 % variabilnosti na u~en~evi ravni, kar zna{a 14 % celotne
2 V prikaz smo uvrstili samo nekatere od tistih dr`av, ki jih v besedilu navajamo kot primere (ve~ glej Marjanovi~ Umek, Bajc in Le{nik, v tisku; OECD, 1998).
Psiholo{ki in dru`inski dejavniki {olske ocene
113
variabilnosti), z izmerjenimi spremenljivkami, vezanimi na {olo, pa 1,5 % celotne variabilnosti dose`kov (z izmerjenimi spremenljivkami {ole lahko pojasnijo 25 % od 6 % variabilnosti dose`kov na ravni {ole/oddelka, kar zna{a 1,5 % celotne variabilnosti). Skupno lahko tako z izmerjenimi spremenljivkami u~enca ter {ole pri dose`kih norve{kih otrok pojasnijo 15,5 % variabilnosti med dose`ki u~encev, medtem ko 83,5 % razlik med u~enci ostaja nepojasnjenih (beli del notranje pite).
U~en~eva {olska uspe{nost v povezavi s socialno-ekonomskim ozadjem dru`ine
Tudi Martin, Mullis, Gregory, Hoyle in Shen (2000) so v sekundarni analizi podatkov mednarodne primerjalne raziskave znanja TIMSS (1995) s pomo~jo hierarhi~nega linearnega modeliranja (HLM) najprej ugotavljali, kolik{en dele` variabilnosti med dose`ki u~encev na preizkusu znanja iz matematike in naravoslovja v vi{jih razredih lahko v posamezni dr`avi pojasnijo z razlikami med {olami. V analizo so zajeli 34 dr`av. Njihovi rezultati so primerljivi z `e navedenimi rezultati (OECD, 1998) in ka`ejo, da so med dr`avami precej{nje razlike. Tako lahko pri naravoslovju v 7 dr`avah (npr. Ciper, Islandija, Koreja, Norve{ka, Slovenija), pri matematiki pa v 5 dr`avah (npr. Ciper, Islandija, Norve{ka) 10 % ali manj variabilnosti v u~en~evih dose`kih pripi{ejo razlikam med {olami; v 9 dr`avah pri naravoslovju (npr. Nem~ija, Romunija, Irska, [vi-ca, Nizozemska, ZDA) in 17 pri matematiki (npr. [vica, Avstrija, Nizozemska, Nem~ija, ZDA) pa lahko razlikam med {olami pripi{ejo 35 % ali ve~ variabilnosti v u~en~evih dose`kih. V Sloveniji lahko razlikam v povpre~nih dose`kih med {olami (raven {ole) pripi{emo na preizkusih znanja iz naravoslovja 7 % celotne variabilnosti med dose`ki u~encev, pri preizkusih znanja iz matematike pa 11 %.
Avtorji (Martin in dr., 2000) so `eleli v naslednjem koraku podrobneje analizirati, v kolik{nem dele`u lahko razlike med u~en~evimi dose`ki na ravni {ole pri naravoslovju in matematiki pojasnijo z dru`inskimi spremenljivkami in spremenljivkami {olskega okolja. Kot mero dru`inskega okolja u~encev so izra~u-nali indeks dru`inskega okolja (v nadaljevanju IDO), ki je se{tevek standardiziranih vrednosti ve~ spremenljivk: {tevilo dru`inskih ~lanov; {tevilo biolo{kih star{ev, s katerimi `ivijo otroci doma; {tevilo knjig doma; ali ima doma npr. ra~unalnik, jahto, savno; ali ima otrok svojo delovno mizo; najvi{ja stopnja o~etove ali mamine izobrazbe. Upo{tevali so povpre~no dru`insko okolje na ravni {ole. [olske spremenljivke, ki so jih vklju~ili v analizo, so zdru`ili v {tiri skupine: zna~ilnosti {ole: pogostost kr{itev reda, lokacija {ole, povpre~na velikost oddelkov na {oli; zna~ilnosti oddelka: npr. dnevno delanje doma~ih nalog, koli~ina do-ma~ih nalog, u~no okolje v razredu, v{e~nost predmeta; u~iteljeve zna~ilnosti: delovne izku{nje, u~iteljeva samopresoja o usposobljenosti za pou~evanje predmeta; spremenljivke, vezane na u~en~evo {olsko delo – povpre~ja na ravni {ole: pri~ako-vanja u~encev glede nadaljnjega {olanja; kako pomembno se u~encem zdi, da so uspe{ni pri matematiki, naravoslovju ter materin{~ini; ocena u~encev o tem, kako
114   SODOBNA PEDAGOGIKA 2/2006     Ljubica Marjanovi~ Umek, Gregor So~an, Katja Bajc
pomembno se njihovim mamam zdi, da so uspe{ni pri matematiki, naravoslovju in materin{~ini.
Na slikah 33 (naravoslovje) in 4 (matematika) so prikazani dele`i, s katerimi lahko z dru`inskim ozadjem (povpre~no dru`insko ozadje na {oli) (pik~asti del) in {olskimi spremenljivkami ter spremenljivkami, ki so vezane na u~en~evo {olsko delo (karo del), pojasnijo razlike med {olami glede na u~en~eve dose`ke. Ob imenu vsake dr`ave je v oklepaju navedeno, kolik{en del celotne variabilnosti v dose`kih u~encev lahko pripi{ejo razlikam v povpre~nih dose`kih med {olami. Tako lahko npr. v Avstriji (slika 3) 22 % razlik v dose`kih u~encev (celotne variance) pripi{ejo razlikam med {olami (raven {ole), stolpec pa prikazuje, s katerimi spremenljivkami in v kolik{nih dele`ih lahko nato te razlike pojasnijo. In sicer: 46 % razlik med {olami lahko pojasnijo z razlikami med {olami glede na povpre~no dru`insko okolje u~encev, 8 % pa s {olskimi spremenljivkami. Skupaj lahko tako pojasnijo 54 % variabilnosti na ravni {ole, kar je 12 % (54 % od 22 %) celotne variabilnosti v dose`kih u~encev (velja za naravoslovje).
Slika 3: Pojasnjena varianca na ravni {ole – naravoslovje (vir4: Martin in dr. 2000)
3 V analizo so bile zajete samo dr`ave, pri katerih lahko z razlikami med {olami pojasnimo ve~ kot 10 % variabilnosti v dose`kih u~encev in so imele v vpra{alnikih za u~ence, star{e ter ravnatelje odgovore na vsa vpra{anja, ki so bila vklju~ena v analizo. Tako so pri pojasnjevanju razlik v dose`kih med {olami pri naravoslovju vklju~ili 14 dr`av, pri matematiki pa 18. Slovenija je bila vklju~ena pri matematiki, ne pa pri naravoslovju.
4 Grafi~ni prikaz je narejen na podlagi tabelari~nega prikaza podatkov.
Psiholo{ki in dru`inski dejavniki {olske ocene
115
Slika 4: Pojasnjena varianca na ravni {ole – matematika (vir5: Martin in dr., 2000)
Iz slik 4 in 5 je razvidno, da lahko z razlikami v IDO med {olami pojasnijo od 30 % (Kanada) do 66 % (ZDA) (v povpre~ju 48 %) razlik med {olami glede na u~en~eve dose`ke pri naravoslovju ter od 8 % (Kanada) do 64 % (ZDA) (v povpre~ju 43 %) pri matematiki. V nekaterih dr`avah gre za relativno velike dele`e, ki pripadajo IDO. Nekoliko ni`ji pa so dele`i t. i. {olskih spremenljivk, s katerimi lahko pojasnijo razlike med {olami glede na povpre~ne dose`ke u~encev, in sicer: od 7 % (Kanada) do 43 % (^e{ka) (v povpre~ju 20 %) pri naravoslovju in od 9 % (ZDA) do 42 % (^e{ka) (v povpre~ju 25,4 %) pri matematiki. Skupaj lahko tako z obema sklopoma spremenljivk (dru`inske in {olske) pojasnijo od 37 % do 85 % (naravoslovje) oz. od 39 % do 83 % (matematika) razlik v povpre~nih dose`kih med {olami, kar zna{a od 6 % do 34 % (naravoslovje) oz. od 6 % do 41 % (matematika) (v Sloveniji 6 %) celotne variabilnosti v dose`kih u~encev. Avtorji med vklju~enimi spremenljivkami {ole izpostavljajo kot najpomembnej{a prediktorja dnevno delanje doma~ih nalog ter pri~akovanja u~encev glede nadaljnjega {olanja. Dnevno delanje doma~ih nalog (pri razli~nih predmetih) pomembno napoveduje uspe{nost u~encev kar v 12 od 14 dr`av pri naravoslovju ter 17 od 18 pri matematiki. Ugotovili so tudi, da so z vklju~itvijo dru`inskega ozadja u~encev in drugih {olskih spremenljivk v model povpre~ni dose`ki u~encev tako pri matematiki kot naravoslovju najvi{ji v tistih {olah, v katerih se od u~encev v 8. razredu pri~akuje, da delajo vsak dan doma~e naloge pri raz-
5 Grafi~ni prikaz je narejen na podlagi tabelari~nega prikaza podatkov.
116   SODOBNA PEDAGOGIKA 2/2006     Ljubica Marjanovi~ Umek, Gregor So~an, Katja Bajc
li~nih predmetih. Povezanost med pri~akovanji u~encev in njihovim u~nim uspehom pa v ve~ini dr`av ostaja pomembna tudi ob upo{tevanju dru`inskega ozadja u~encev ter ka`e, da u~enci, ki menijo, da bodo dosegli univerzitetno raven izobrazbe, dosegajo najvi{je rezultate na preizkusih znanja. Zanimivi so tudi rezultati, ki ka`ejo, da je ve~ji del variance med spremenljivkami dru`inskega in {olskega okolja deljene oz. da so spremenljivke dru`ine in {ole med seboj povezane. To je pri~akovano, saj sta npr. izobrazba star{ev ter splo{ni socialnoekonomski status povezana, npr. z lokacijo {ole (v mestnih okoljih je navadno dele` otrok, ki imajo star{e z vi{jo izobrazbo, vi{ji), pri~akovanji star{ev do u~iteljev (star{i z vi{jo izobrazbo imajo do u~iteljev pogosto vi{ja pri~akovanja kot star{i z ni`jo izobrazbo), pri~akovanji glede nadaljnjega {olanja otrok (star{i z vi{jo izobrazbo tudi od svojih otrok pri~akujejo, da bodo dosegli vi{jo stopnjo izobrazbe ter taka pri~akovanja »prenesejo« tudi na svoje otroke).
Martin in sodelavci (2000) so v delu analize ugotavljali tudi, koliko se {ole razlikujejo glede na dru`insko ozadje u~encev (torej, za razliko od prej, ko je bila odvisna spremenljivka u~na uspe{nost, je bila to pot odvisna spremenljivka dru`insko okolje). Mera dru`inskega okolja je bil IDO. Rezultati ka`ejo, da se v dr`avah, kot so npr. Mad`arska, Koreja, Portugalska, [panija in tudi Slovenija, {ole med seboj bolj razlikujejo glede na dru`insko okolje u~encev kot glede na njihove u~ne dose`ke. Avtorji ugotavljajo, da bi to lahko pomenilo, da {ola bla`i oz. zni`uje u~inek dru`inskega okolja na u~en~eve dose`ke. V dr`avah, kot so npr. Nem~ija, Irska, Nizozemska, Singapur in [vica, v katerih so povpre~ne razlike med {olami v u~en~evih dose`kih ve~je kot razlike med {olami v povpre~nem dru`inskem ozadju u~encev, pa gre po mnenju avtorjev lahko za pove~evanje u~inka dru`inskega okolja na u~en~evo uspe{nost – menijo, da ni nezanemarljivo, da v teh dr`avah poznajo zgodnjo zunanjo diferenciacijo pouka.
Podobno tudi rezultati sekundarne analize, v kateri so raziskovalci uporabili podatke, zbrane v primerjalni raziskavi PISA 2003 (OECD, 2005) (gre za matematiko pri u~encih, starih 15 let), ka`ejo, da povezanost med dru`inskim okoljem ter u~en~evimi dose`ki v {oli ni neposredna. Ugotovili so, da lahko v dr`avah, v katerih gre za ve~jo stratifikacijo {olskega sistema, pojasnijo z razlikami med {olami ve~ji dele` variabilnosti v dose`kih u~encev pri matematiki (slika 5). Da bi zagotovili mednarodno primerljivost stratifikacije {olskih sistemov, so le-to izrazili z indeksom stratifikacije oz. standardiziranimi vrednostmi {tirih kazalnikov, in sicer: {tevilo izobra`evalnih smeri oz. programov, v katere se lahko u~enci vklju~ijo; lo~enost splo{noizobra`evalnih ter poklicnih programov; starost, pri kateri se otroci odlo~ijo za razli~ne smeri oz. programe; {tevilo u~encev, ko ponavljajo razred.
Psiholo{ki in dru`inski dejavniki {olske ocene
117
Slika 5: Dele` variance v dose`kih u~encev pri matematiki, ki ga lahko pripi{emo razlikam med {ola-mi (vir: PISA 2003 Databese; sekundarne analize: OECD, 2005)
Rezultati tudi ka`ejo, da je v dr`avah, v katerih je {olski sistem na ravni organizacije zgodaj zunanje diferenciran, povezanost med socialno-ekonomskim statusom dru`ine in u~en~evimi dose`ki vi{ja kot v dr`avah s skupnim obveznim izobra`evanjem. U~enci iz socialno spodbudnej{ega okolja se pogosteje vklju~ujejo v {ole z vi{jimi standardi znanja, kar jih »sili« k ve~ u~enja in jim daje ve~ mo`nosti za doseganje vi{jih u~nih dose`kov.
Namen in problem
Ker so raziskovalci v ve~ raziskav (npr. OECD, 1998) ugotovili, da je mo~ relativno velik del variabilnosti med dose`ki u~encev pojasniti z razlikami med u~enci (gre za u~en~eva stali{~a, povezana z njihovim {olanjem), smo v na{i raziskavi `eleli ugotoviti, ali in katere psiholo{ke (u~en~eve) spremenljivke (govorna kompetentnost, intelektualne sposobnosti, osebnostne zna~ilnosti) bi lahko {e dodatno pojasnile razlike v znanju u~encev. Prikazani rezultati so del {ir{e raziskave Vloga psiholo{kih in dru`inskih dejavnikov v u~ni uspe{nosti (nosilka L. Marjanovi~ Umek), v kateri prou~ujemo strukturo {olske ocene. Zanimalo nas je, koliko lahko u~ni uspeh u~encev tretjega razreda (ocenjen z rezultati na nacionalnih preizkusih znanja iz sloven{~ine in matematike) napovemo na podlagi nekaterih spremenljivk, vezanih na u~enca, in nekaterih spre-
118   SODOBNA PEDAGOGIKA 2/2006     Ljubica Marjanovi~ Umek, Gregor So~an, Katja Bajc
menljivk dru`inskega okolja (izobrazba star{ev, {tevilo knjig doma, pri~akovanja star{ev glede nadaljnjega {olanja njihovega otroka, vzgojni slog). S pomo~jo hi-erarhi~nega linearnega modeliranja (HLM) smo `eleli najprej ugotoviti, koliko lahko razlike v znanju u~encev pripi{emo razlikam med u~enci na posamezni {oli (u~en~eva raven) ter koliko razlikam v povpre~nih dose`kih med {olami (raven {ole). V naslednjem koraku pa nas je zanimalo, kolik{en dele` variabilnosti v dose`kih u~encev lahko na posamezni ravni pojasnimo z vklju~enimi spremenljivkami.
Metoda
Udele`enci
V vzorec smo vklju~ili 362 otrok (196 deklic in 191 de~kov), ki so v {olskem letu 2004/05 obiskovali tretji razred devetletne osnovne {ole. Vklju~eni so bili v 26 oddelkov na 13 osnovnih {olah iz razli~nih geografskih okolij Slovenije. Za sodelovanje v raziskavi je v povpre~ju dalo pisno soglasje 74 % star{ev otrok v posameznem oddelku, pri ~emer so bili dele`i v oddelkih precej razli~ni, od 29 % do 100 % otrok iz posameznih oddelkov
Pripomo~ki
Za ocenjevanje otrokovih intelektualnih sposobnosti smo uporabili Rave-nove standardne progresivne matrice (The Raven’s Standard Progressive Matrices Test – SPM; Raven, Raven in Court 1999b), s pomo~jo katerih merimo otrokove neverbalne intelektualne sposobnosti. Preizkus je v slovenskem prostoru {iroko uporabljen in predstavlja mero splo{nega (g) faktorja, ki se nana{a na posameznikovo zmo`nost, da ustvari nove, v glavnem neverbalne konstruk-te, ki mu omogo~ajo ugotavljanje odnosov med elementi (Raven, Raven in Court 1999a). Standardizacija SPM je bila v Sloveniji izvedena leta 1998 (Boben 1999), in sicer na vzorcu 1620 otrok in mladostnikov, starih od 7,6 do 18 let (norme za SPM so na voljo za otroke oz. mladostnike, stare od 8 do 18 let).
Govorno kompetentnost otrok smo ocenjevali s pomo~jo Preizkusa pisnega sporo~anja (Test of Written Language – Third Edition, TOWL-3; Hammill in Larsen 1996), ki vklju~uje naloge s podro~ja funkcionalnega pisanja oz. pisanja zgodbe (ocenjujemo rabo pravopisnih pravil ter formalno in besedilno strukturo zgodbe) in pisanja izoliranih stavkov oz. stavkov zunaj konteksta (ocenjujemo otrokov besednjak, ~rkovanje in pravopis, tvorjenje smiselnih in slovni~no pravilnih stavkov). Namenjen je preizku{anju govornih kompetentnosti otrok oz. mladostnikov (besednjak, pravopis, tvorjenje stavkov, pomenska smiselnost stavkov, slovni~na struktura stavkov), starih od 7 do 17 let. Preizkus TOWL – 3 je bil v slovenskem prostoru ustrezno vsebinsko prirejen (Marjanovi~ Umek, Kranjc, Fekonja in Bajc 2004).
Za ocenjevanje u~en~evih osebnostnih zna~ilnosti smo uporabili starostno in
Psiholo{ki in dru`inski dejavniki {olske ocene
119
kulturno decentriran Vpra{alnik individualnih razlik med otroki, VIRO (Inventory of Child Individual Differences – ICID, Halverson in dr. 2003; priredba Zupan~i~ in Kav~i~ 2004), ki so ga re{ili star{i. Vpra{alnik izpolnjujejo odrasle osebe, ki otroka ali mladostnika dobro poznajo, mladostniki pa se lahko ocenjujejo tudi sami. Vpra{alnik vklju~uje 108 postavk (npr. Moj otrok je vedo`eljen; Moj otrok je dru`aben), star{i pa pri vsaki na sedemstopenjski lestvici ocenijo, koliko trditev opisuje njihovega otroka v primerjavi z njegovimi vrstniki (od 1 = v mnogo manj{i meri kot pri ve~ini vrstnikov ali sploh ne do 7 = v mnogo ve~ji meri kot pri ve~ini vrstnikov). Analiza glavnih komponent z rotacijo varimax ka`e, da se postavke na vzorcu slovenskih osnovno{olcev (Zupan~i~, Gril in Kav~i~, v recenziji) zdru`ujejo v pet dimenzij osebnosti, in sicer: vestnost (a = 0,79), ekstravertnost (a = 0,87), nesprejemljivost (a = 0,78), odprtost/intelekt (a = 0,71) in nevroticizem (a = 0,81).
Star{evski vpliv na {olo smo ugotavljali z Vpra{alnikom star{i in {ola (Inventory of Parental Influence, IPI, Campbell 2001; priredile so ga M. Zupan~i~, L. Mar-janovi~ Umek in M. Levpu{~ek Puklek 2004). Doma ga je re{il tisti izmed star{ev, ki se pogosteje ukvarja z otrokovim {olskim delom. Vpra{alnik vsebuje 53 postavk (npr. Otroku pomagam pri doma~i nalogi le, ko me to prosi; Otroku pomagam, ko se pripravlja na ocenjevanje znanja v {oli), star{i pa na petstopenjski lestvici (od 1 – s trditvijo se nikakor ne strinjam do 5 – s trditvijo se zelo strinjam) ocenjujejo, koliko se strinjajo s posameznimi trditvami. Analiza glavnih komponent z rotacijo varimax je pokazala, da se na vzorcu u~encev 3. razreda postavke zdru`ujejo v pet lestvic, in sicer: Star{evski pritisk za delo v {oli (a = 0,78); Star{evska pomo~ za delo v {oli (a = 0,77); Spodbujanje branja (a = 0,80); Nadzor/organizacija ~asa (a = 0,76); Spodbujanje k intelektualnemu razvoju (a = 0,58). Star{i so v sklopu omenjenega vpra{al-nika posredovali tudi podatke o {tevilu let dokon~ane formalne izobrazbe, posebej za mamo in o~eta (od 6 let – nedokon~ana osnovna {ola, do 20 let – doktorat znanosti), poleg tega pa so ocenili tudi, koliko knjig imajo doma (0–10; 11–25; 26–100; 101–200; ve~ kot 200) ter navedli svoje `elje glede nadaljnjega {olanja svojih otrok po osnovni {oli (poklicna {ola, srednja strokovna {ola, gimnazija).
Postopek zbiranja in obdelave podatkov
Otroci so bili s preizkusoma SPM ter TOWL preizku{eni skupinsko, in sicer v skupinah s po najve~ 25 u~enci ob navzo~nosti dveh za to posebej usposobljenih tes-tatorjev. Ob koncu testiranja smo otrokom razdelili ovojnice za star{e, v katerih sta bila vpra{alnika IPI ter VIRO. Re{ene vpra{alnike so u~enci vrnili {olskim koordi-natoricam, one pa so nam jih poslale na fakulteto. Podatke o dose`kih otrok na nacionalnem preverjanju znanja iz matematike in sloven{~ine smo pridobili na {olah.
Podatke smo obdelali s programom za hierarhi~no linearno modeliranje HLM 6 (Raudenbush, Bryk, Cheong in Congdon 2004), ki nam omogo~a, da varianco v dose`kih u~encev razdelimo na varianco, ki jo lahko pripi{emo razlikam med dose`ki u~encev v posamezni {oli, in varianco, ki jo lahko pripi{emo razlikam v povpre~nih dose`kih u~encev med {olami. Nadalje smo s pomo~jo HLM-ja ugotavljali, koliko variance, tako na posamezni ravni kot na ravni celotne variance, lahko pojasnimo z vklju~enimi neodvisnimi spremenljivkami.
120   SODOBNA PEDAGOGIKA 2/2006     Ljubica Marjanovi~ Umek, Gregor So~an, Katja Bajc
Rezultati in razprava
	M	SD	Min	Max	Asimetričnost	Sploščenost
Spremenljivke, vezane						
na učenca:						
SPM	24,81	6,27	2	36	-1,12	1,19
TOWL – S	49,70	13,65	3	75	-0,72	0,15
NPZ - SL (%)	81,79	16,34	12	100	-1,54	2,44
NPZ – MA (%)	90,72	10,58	50	100	-1,29	1,00
Spremenljivke, vezane						
na učenčevo družinsko						
okolje:						
Izob.-mama	12,95	2,77	6	20	0,00	-0,16
Izob.-oče	12,48	2,69	6	20	0,59	0,39
IPI 1	1,96	0,65	1	4,08	0,71	0,14
IPI 2	4,19	0,47	1,73	5,00	-0,89	2,01
IPI 3	3,54	0,74	1,29	5,00	-0,57	0,29
IPI 4	3,37	0,91	1,00	5,00	-0,30	-0,20
IPI 5	3,23	0,61	1,50	4,86	-0,12	-0,20
Preglednica 1: Opisne statistike
Opombe. M: aritmeti~na sredina; SD: standardni odklon – mera razpr{enosti; Min: najni`ja vrednost; Max: najvi{ja vrednost; SPM: rezultat na Ravenovih standardnih progresivnih matricah; TOWL – S: skupen rezultat na TOWL – 3; izob.–mama: {tevilo let za-klju~ene formalne izobrazbe mame; izob.–o~e: {tevilo let zaklju~ene formalne izobrazbe o~eta; NPZ – SL ( %): otrokov dose`ek na nacionalnem preverjanju znanja iz sloven{~ine – rezultat je izra`en v odstotkih; NPZ – MA ( %): dose`ek otroka na nacionalnem preverjanju znanja iz matematike – rezultat je izra`en v odstotkih; IPI 1 – star{evski pritisk za delo v {oli; IPI 2 – star{evska pomo~ za delo v {oli; IPI 3 – spodbujanje branja; IPI 4 – nadzor/organizacija ~asa; IPI 5 – spodbujanje k intelektualnemu razvoju
Opisnih statistik za dimenzije VIRO ne prikazujemo, ker so komponentni dose`ki izra~unani kot standardizirane spremenljivke.
Iz preglednice 1 je razvidno, da se ve~ina distribucij pribli`uje normalni porazdelitvi podatkov, izjema so le rezultati otrok na nacionalnih preizkusih znanja ter ocene star{ev o koli~ini pomo~i u~encev za delo v {oli. Porazdelitvi rezultatov u~encev na nacionalnem preizkusu znanja iz matematike in sloven{~ine sta levo asimetri~ni in koni~asti, zato smo ju normalizirali s plo{~insko normalizacijo. Distribucija star{evskih ocen o pomo~i, ki jo star{i nudijo otroku (IPI2), je sicer nekoliko bolj koni~asta kot velja za normalno distribucijo, vendar na podlagi grafi~nega prikaza pogostnostne porazdelitve ocenjujemo, da se ne razlikuje bistveno od normalne.
Psiholo{ki in dru`inski dejavniki {olske ocene
121
Spremenljivki knjige ({tevilo knjig, ki jih imajo doma) in nadaljevanje otrokovega {olanja (ocena star{ev o tem, na kateri vrsti {oli `elijo, da bi njihov otrok nadaljeval {olanje po dokon~anju osnovne {ole) nista vklju~eni v preglednico, saj sta na ordinalnem merskem nivoju (star{i najpogosteje navajajo, da imajo doma od 26 do 100 knjig ter da `elijo, da njihov otrok po dokon~ani osnovni {ole nadaljuje {olanje na gimnaziji).
V nadaljevanju predstavljamo povezanosti med spremenljivkami. Pear-sonove korelacijske koli~nike smo izra~unali za vse podatke, ki se pribli`ujejo normalni porazdelitvi, za podatke, ki so na ordinalnem merskem nivoju ({tevilo knjig doma; `elja star{ev glede nadaljevanja otrokovega {olanja) pa smo izra~u-nali Kendallove korelacijske koli~nike.
	TOWL – S	SPM	VIRO 1	VIRO 2	VIRO 3	VIRO 4
SPM	0,25**					
VIRO 1	0,21**	0,03				
VIRO 2	0,02	-0,15**	0,54**			
VIRO 3	- 0,07	-0,05	-0,46**	-0,08		
VIRO 4	0,26**	0,13*	0,64**	0,64**	-0,08	
VIRO 5	- 0,12*	-0,01	-0,51**	-0,36**	0,46*	-0,39**
Preglednica 2: Povezanost med otrokovimi intelektualnimi sposobnostmi, govorno kompetentnostjo in dimenzijami osebnosti
Opombe. ** p < 0,01; VIRO 1 – vestnost; VIRO 2 – ekstravertnost; VIRO 3 – nesprejemljivost; VIRO 4 – odprtost/intelekt; VIRO 5 – nevroticizem. Glej tudi opombe pod preglednico 1.
Iz preglednice 2 je razvidno, da je med intelektualnimi sposobnostmi otrok in njihovo govorno kompetentnostjo statisti~no pomembna in zmerno pozitivna povezanost. Tudi drugi raziskovalci (npr. Hammill in Larsen 1996; Hresko, Reid in Hammill, 1999) ugotavljajo, da so med intelektualnimi sposobnostmi otrok in njihovo govorno kompetentnostjo zmerne do visoke povezanosti (r od 0,30 do 0,76). Med petimi osebnostnimi dimenzijami se z intelektualnimi sposobnostmi in govorno kompetentnostjo pomembno povezuje dimenzija odprtost/intelekt, dimenziji vestnost in nevroticizem se pomembno povezujeta le z govorno kompe-tentnostjo, dimenzija ekstravertnost pa z intelektualnimi sposobnostmi. U~en-ci z manj izra`eno dimenzijo nevroticizma dosegajo vi{je rezultate na preizkusu govorne kompetentnosti, tisti z manj izra`eno dimenzijo ekstravertnosti pa ni`je rezultate na preizkusu intelektualnih sposobnosti.
122   SODOBNA PEDAGOGIKA 2/2006     Ljubica Marjanovi~ Umek, Gregor So~an, Katja Bajc
Knjige	Nadaljevanje	Izob_	Izob			
	šolanja	mama	oče	IPI 1	IPI 2    IPI 3	IPI 4
Nadaljevanje						
šolanja           0,41**						
Izob.-mama  0,45**	0,37**					
Izob.-oče        0,32**	0,29**	0,51**				
IPI 1                 -0,07	-0,23**	-0,07	- 0,10			
IPI 2            - 0,20**	-0,14**	-0,23**	- 0,26**	0,19**		
IPI 3               0,14**	0,14**	0,23**	0,13*	0,08	0,31**	
IPI 4                   0,08	-0,00	0,11*	- 0,02	0,22**	0,25** 0,35**	
IPI 5                 -0,07	-0,02	-0,03	0,04	0,36**	0,25** 0,17**	0,20**
Preglednica 3: Povezanosti med spremenljivkami dru`inskega okolja. Opombe. ** p < 0,01; * p < 0,05. Glej opombe pod preglednicama 1 in 2.
	SPM	TOWL – S	VIRO 1	VIRO 2	VIRO 3	VIRO 4	VIRO 5
Knjige	0,15**	0,17**	0,02	-0,05	0,02	0,09*	0,02
Nadaljevanje							
otr. šolanja	0,24**	0,24**	0,15**	-0,03	-0,07	0,21**	-0,122**
Izob.-mama	0,24**	0,28**	0,00	0,03	0,03	0,14*	0,06
Izob oče	0,24**	0,25**	-0,03	-0,08	0,07	0,13*	0,01
IPI 1	-0,12*	-0,27**	- 0,38**	0,05	0,35**	-0,20**	0,30**
IPI 2	-0,14*	-0,23**	0,02	0,04	-0,09	-0,12*	0,03
IPI 3	0,03	0,00	0,00	0,05	0,01	0,11*	0,06
IPI 4	0,03	0,04	-0,05	0,08	0,12*	0,03	0,02
IPI 5	-0,07	-0,00	0,02	0,02	0,05	0,02	0,07
Preglednica 4: Povezanosti med spremenljivkami dru`inskega okolja in otrokovimi intelektualnimi sposobnostmi, govorno kompetentnostjo in dimenzijami osebnosti
Opombe. ** p < 0,01. Knjige: {tevilo knjig doma; Nadaljevanje otrokovega {olanja: `elja star{ev glede nadaljevanja {olanja njihovega otroka po dokon~ani osnovni {oli. Glej tudi opombe pod preglednicama 1 in 2.
Rezultati v preglednicah 3 in 4 ka`ejo, da so povezanosti med spremenljivkami dru`inskega okolja ve~inoma statisti~no pomembne in zmerne do visoke. Med vklju~enimi spremenljivkami dru`inskega okolja se z u~en~evimi intelektualnimi sposobnostmi, njegovo govorno kompetentnostjo ter dimenzijami osebnosti najvi{je povezujejo izobrazba mame in o~eta ter pri~akovanja star{ev glede nadaljnjega {olanja otrok po dokon~anju osnovne {ole, pri ~emer ne smemo spregledati, da gre tudi za visoke povezanosti med izobrazbo o~eta in mame ter pri~akovanji star{ev glede nadaljnjega {olanja njihovih otrok po dokon~anju osnovne {ole. Rezultati o povezanosti izobrazbe mame in o~eta z otrokovimi intelektualnimi sposobnostmi in govorno kompetentnostjo so podobni kot rezultati primerljivih raziskav (Apostolos in Napoleon 2001; Gnamu{ 1974; Jensen 1998, v Petrill, Pike, Price in Plomin 2004; Moynihan in Mehra-bian 1978; Toli~i~ in Zorman 1977). Iz preglednice 4 je razvidno {e, da star{i
Psiholo{ki in dru`inski dejavniki {olske ocene
123
u~encev, ki na preizkusu govorne kompetentnsti ter intelektualnega funkcioniranja dosegajo vi{je rezultate, na svoje otroke izvajajo manj{i pritisk za delo v {oli (pomembna negativna povezanost z IPI 1) ter jim nudijo manj pomo~i pri {olskem delu (pomembna negativna povezanost z IPI 2), morda zato, ker je ti u~enci niti ne potrebujejo.
	NPZ – MA	NPZ – SLO
Spremenljivke, vezane na u~enca		
SPM	0,35**	0,28**
TOWL – S	0,43**	0,51**
VIRO 1 – vestnost	0,16**	0,17**
VIRO 2 - ekstravertnost	-0,02	-0,10
VIRO 3 – nesprejemljivost	-0,06	-0,06
VIRO 4 - odprtost/intelekt	0,24**	0,30**
VIRO 5 - nevroticizem	- 0,14**	- 0,17**
Spremenljivke, vezane na u~en~evo dru`insko okolje		
Knjige	0,19**	0,19**
Nadaljevanje otr. {olanja	0,26**	0,27**
Izob.-mama	0,24**	0,33**
Izob.-oče	0,28**	0,22**
IPI 1 – star{evski pritisk za delo v {oli	-0,30**	-0,28**
IPI 2 – star{evska pomo~ za delo v {oli	-0,30**	-0,26**
IPI 3 – spodbujanje branja	-0,02	-0,01
IPI 4 – nadzor/organizacija ~asa	-0,08	-0,01
IPI 5 – spodbujanje k intelektualnemu razvoju	-0,08	-0,08
Preglednica 5: Povezanosti med otrokovimi intelektualnimi sposobnostmi, govorno kompetentnostjo, dimenzijami osebnosti in spremenljivkami dru`inskega okolja ter dose`ki na nacionalnih preizkusih znanja
Opombe. ** p < 0,01. NPZ – SL: otrokov dose`ek na nacionalnem preizkusu znanja iz sloven{~ine.; NPZ – MA: otrokov dose`ek na nacionalnem preizkusu znanja iz matematike. Glej opombe pod preglednicama 1 in 2.
Iz preglednice 5 je razvidno, da se spremenljivke, vezane na u~enca (intelektualne sposobnosti, govorna kompetentnost ter dimenzije osebnosti), ve~in-oma (razen dimenzij ekstravertnosti ter nesprejemljivosti) pomembno in zmerno do visoko povezujejo z rezultati u~encev na nacionalnih preizkusih znanja iz matematike in sloven{~ine. Rezultati na govornem preizkusu (TOWL – S) se vi{je povezujejo z rezultati na nacionalnem preizkusu znanja iz sloven{~ine kot iz matematike, kar je tudi pri~akovano, saj gre za preizkus, ki vklju~uje splo{ne zmo`nosti pisnega sporo~anja, prepoznavno vklju~ene tudi v u~ne na~rte za sloven{~ino v prvem triletju devetletke. Zanimivo je, da se otrokove neverbalne intelektualne sposobnosti (SPM) enako visoko povezujejo z rezultati na nacionalnih preizkusih iz matematike in sloven{~ine; obe povezanosti pa sta ni`je od povezanosti med rezultatom na govornem preizkusu in rezultatih na preizkusih znanja. Povezanosti med spremenljivkami dru`inskega okolja ter dose`ki otrok na nacionalnih preizkusih znanja so sicer nekoliko ni`je, a vseeno
124   SODOBNA PEDAGOGIKA 2/2006     Ljubica Marjanovi~ Umek, Gregor So~an, Katja Bajc
ve~ina statisti~no pomembne. Med vsemi spremenljivkami dru`inskega okolja se z dose`ki otrok na nacionalnem preizkusu znanja iz sloven{~ine najvi{je povezuje mamina izobrazba, o~etova izobrazba pa se vi{je povezuje z u~en~evi-mi dose`ki na nacionalnem preizkusu znanja iz matematike. Z rezultati na nacionalnih preizkusih znanja se pomembno povezujejo {e pri~akovanja star{ev glede nadaljnjega {olanja njihovih otrok po dokon~anju osnovne {ole, ocena o {tevilu knjig doma, o pritisku za {olsko delo in pomo~i u~encu pri {olskem delu. Rezultati na nacionalnih preizkusih znanja iz sloven{~ine in matematike so med seboj visoko in statisti~no pomembni (r = 0,53, p = 0,00). Podobno tudi drugi raziskovalci (npr. Hammill in Larsen 1996; Hresko, Reid in Hammill 1999; Wechsler 1991) ugotavljajo, da se u~na uspe{nost (merjena s preizkusi akadaem-skih sposobnosti – npr. Comprehensive Scales of Students Abilities, Woodcock-Johnson Psycho-Educational Battery – Revised) zmerno do visoko (r od 0,40 do 0,70) povezuje z otrokovimi spoznavnimi sposobnostmi.
V nadaljevanju prikazujemo rezultate, dobljene s pomo~jo hierarhi~nega linearnega modeliranja (HLM). Najprej smo ugotavljali, kolik{en dele` variabilnosti v rezultatih u~encev na nacionalnih preizkusih znanja lahko pripi{emo razlikam med u~enci v posamezni {oli (u~en~eva raven) ter kolik{en del razlikam med {olami glede na povpre~ne dose`ke u~encev (raven {ole); v naslednjem koraku pa smo analizirali, koliko variabilnosti lahko na posamezni ravni pojasnimo z vklju~enimi neodvisnimi spremenljivkami (intelektualne sposobnosti, govorna kompetentnost, osebnostne dimenzije, izobrazba star{ev ter star{evski vpliv).
Psiholo{ki in dru`inski dejavniki {olske ocene
125
20 % variance med u~enci pri dose`kih na nacionalnih preizkusih znanja iz sloven{~ine lahko pripi{emo razlikam med {olami glede na povpre~ne dose`ke u~encev (raven {ole), 80 % pa razlikam med u~enci v posamezni {oli (u~en~eva raven).
Z vklju~enimi neodvisnimi spremenljivkami lahko na ravni {ole pojasnimo 51 % variance, na u~en~evi ravni pa 31 %. Pomembni prediktorji v kon~nem modelu so: – TOWL–S, – IZOB.MAMA
– IPI (Star{evski pritisk za delo v {oli)
– VIRO 4 (intelekt/odprtost) oz. SPM (z vklju~itvijo VIRO 4 SPM izgubi napovedno mo~). Z vklju~enimi spremenljivkami lahko na ravni {ole pojasnimo 51 % variabilnosti, to zna{a 10 % celotne variabilnosti v dose`kih otrok, na u~en~evi ravni pa 31 % variabilnosti, to zna{a 25 % celotne variabilnosti. Skupaj lahko tako z vklju~enimi prediktorji pojasnimo 35 % (25 % + 10 %) razlik med u~enci pri dose`kih na NPZ-SLO, 65 % razlik pa ostaja nepojasnjenih.
Slika 6: Dele`i pojasnjene variance v dose`kih u~encev na NPZ–SLO.
126   SODOBNA PEDAGOGIKA 2/2006     Ljubica Marjanovi~ Umek, Gregor So~an, Katja Bajc
20% variabilnosti med u~enci pri dose`kih na nacionalnem preverjanju znanja iz NPZ_MA lahko pripi{emo povpre~-nim razlikam med {olami (raven {ole), 80 % pa razlikam med u~enci v posamezni {oli (u~en~eva raven).
Z vklju~enimi neodvisnimi spremenljivkami lahko na ravni {ole pojasnimo 43 % variabilnosti, na u~en~evi ravni pa 30 %.
Pomembni prediktorji v kon~nem modelu so:
– SPM
– TOWL–S,
– IZOB–MAMA
– IPI 1(Star{evski pritisk za delo v {oli)
– IPI 2 (Star{evska pomo~ za delo v {oli) oz. IZOB–O^E (z vklju~itvijo
IPI 2 IZOB–O^E izgubi napovedno mo~). Z vklju~enimi spremenljivkami lahko na ravni {ole pojasnimo 43 % variabilnosti, kar zna{a 9 % celotne variabilnosti v dose`kih otrok, na ravni u~enca pa 30 % variabilnosti, kar zna{a 24 % celotne variabilnosti. Skupaj lahko tako z vklju~enimi prediktorji pojasnimo 33 % (24 % + 9 %) razlik med u~enci pri dose`kih na NPZ iz MA, 67 % razlik pa ostaja nepojasnjenih.
Iz slike 6 (tretji korak) je razvidno, da lahko 25 % variabilnosti v dose`kih u~encev na NPZ–SLO pojasnimo z razlikami med u~enci glede na njihovo govorno kompetentnost, intelektualnimi sposobnostmi, mamino izobrazbo ter pritiskom star{ev za delo v {oli. U~enci, ki so govorno kompetentnej{i in dosegajo vi{je rezultate na neverbalnem preizkusu inteligentnosti oz. imajo vi{je izra`eno osebnostno dimenzijo odprtost/intelekt, dosegajo vi{je rezultate na nacionalnem preizkusu znanja iz sloven{~ine. Pomemben napovednik vi{jega rezultata je tudi nizek pritisk star{ev za delo v {oli. Kot je razvidno iz preglednice 4, se lestvica IPI 1 (Pritisk star{ev za delo v {oli) pomembno negativno povezuje z rezultati na TOWL–S, SPM, VIRO 1 (vestnost) ter VIRO 4 (odprtost/intelekt); to pomeni, da star{i govorno bolj kompetentnih, inteligentnih ter vestnih otrok na otroke izvajajo manj{i pritisk za delo v {oli. Pri NPZ–MA (slika 7) pa lahko z razlikami med u~enci, upo{tevajo~ njihovo govorno kompetentnost in intelektualne sposobnosti, ter pritiskom star{ev za delo v {oli (IPI1), in pomo~jo star{ev za delo v {oli (IPI2) oz. z o~etovo izobrazbo pojasnimo 24 % variabilnosti v dose`kih otrok na NPZ–MA. U~enci, ki so govorno kompetentnej{i, ki dosegajo vi{je rezultate na neverbalnem preizkusu inteligentnosti in imajo vi{e izobra`ene o~ete oz. jim star{i nudijo manj pomo~i za delo v {oli ter izvajajo ni`ji pritisk za delo v
Psiholo{ki in dru`inski dejavniki {olske ocene
127
{oli, dosegajo vi{je rezultate na nacionalnem preverjanju znanja iz matematike. Tako pri pojasnjevanju rezultatov otrok na NPZ–SLO kot NPZ–MA, vidimo, da se dele` nepojasnjene variabilnosti na ravni {ole z vklju~itvijo predik-torjev na ravni u~enca nekoliko zmanj{a, ~eprav model ni vklju~eval prediktor-jev na ravni {ole. To pomeni, da se razlike med u~enci delno povezujejo tudi z razlikami med {olami. Analiza variance ka`e, da se {ole pomembno razlikujejo glede na povpre~no izobrazbo u~en~evih star{ev, povpre~ne intelektualne sposobnosti otrok ter povpre~no govorno kompetentnost otrok. Z omenjenimi razlikami med {olami lahko tako pojasnimo 10 % razlik pri dose`kih u~encev na NPZ – SLO ter 9 % razlik pri dose`kih u~encev na NPZ – MA.
Sklep
Avtorji, ki koncepte znanja razlagajo s pomo~jo kognitivnih modelov, menijo, da znanje naddolo~a ve~ med seboj povezanih dejavnikov, in sicer otrokove intelektualne in govorne zmo`nosti, motivacija; dru`inski dejavniki, kot so izobrazba in poklic star{ev, materialni pogoji v dru`ini, spodbujanje otrokovega razvoja in u~enja, ter {olski dejavniki, kot so velikost {ole, organizacija pouka, materialni pogoji, izobrazba u~iteljev. Iskanje odgovora na vpra{anje, koliko lahko s posameznimi dejavniki pojasnimo razlike med dose`ki u~encev, bodisi v posamezni {ole ali med {olami, nam omogo~a iskanje mo`nih strategij in pristopov za razvoj {ole in delo z u~enci, ki izkazujejo nizko raven znanja.
Rezultati raziskave, ki so jo kot sekundarno analizo podatkov TIMSS-a iz leta 1995 (gre za u~ence vi{jih razredov), izvedli Martin in sodelavci (2000), ka`ejo, da je Slovenija med dr`avami, v katerih se {ole relativno malo razlikujejo glede na povpre~ne dose`ke u~encev (gre za rezultate na preizkusih znanja iz matematike in naravoslovja). Rezultati pa tudi ka`ejo (slika 4), da je Slovenija med dr`avami, ki ima relativno velik nepojasnjen dele` variance na ravni {ole, ali, povedano druga~e, z razlikami med {olami v dru`inskem okolju u~encev ter {olskimi spremenljivkami so lahko pojasnili pri matematiki (pri naravoslovju Slovenija ni bila vklju~ena v analizo) pribli`no 50 % variance na ravni {ole, kar zna{a 6 % celotne variance v dose`kih u~encev.
V slovenski, sicer obse`nej{i vzdol`no-pre~ni raziskavi, ki {e poteka, smo ugotovili, da lahko, ~e v model pojasnjevanja razlik med u~enci v {oli in med {olami vklju~imo psiholo{ke spremenljivke (otrokovo govorno kompetentnost, intelektualne sposobnosti, dimenzije osebnosti) ter dru`inske spremenljivke, kot so izobrazba star{ev, star{evsko vplivanje na otrokovo u~enje in izobra`evanje, {tevilo knjig doma (gre za strukturni kazalec), pojasnimo ve~ji dele` med u~en~evimi dose`ki (24 % pri matematiki in 25 % pri naravoslovju) v posamezni {oli, kot so lahko pojasnili, ko so kot u~en~eve spremenljivke upo{tevali predvsem u~en~evo dru`insko okolje in u~en~eva stali{~a, povezana s {olo. Skupaj smo lahko z razlikami med {olami in razlikami med u~enci (upo{tevajo~ merjene spremenljivke u~enci) pojasnili 33 % razlik med u~en~evimi dose`ki pri matematiki in 35 % pri sloven{~ini. To je ve~ kot ka`ejo podatki v dr`avah, ki so jih vklju~ili v analizo v
128   SODOBNA PEDAGOGIKA 2/2006     Ljubica Marjanovi~ Umek, Gregor So~an, Katja Bajc
okviru {tudije OECD-eja (1998), ~eravno v raziskavo nismo vklju~ili posebnih prediktorjev na ravni {ole. Prav slednje bi veljajo v prihodnje tudi podrobneje analizirati, saj npr. rezultati, ki so jih Martin in sodelavci (2000) dobili v podrobnej{i analizi o dru`inskem ozadju u~encev, prav tako izdelani na TIMSS-ovih podatkih iz leta 1995, ka`ejo, da se v Sloveniji {ole med seboj bolj razlikujejo glede na dru`insko okolje u~encev in glede na njihove u~ne dose`ke.
Prepri~ani smo, da nam bodo analize podatkov, ki smo jih `e oz. jih {e zbiramo za u~ence 4., 8. in 9. razreda (gre za u~iteljeve ocene in ocene na nacionalnih preizkusih znanja), {e dodatno razjasnile strukturo {olske ocene oz. prediktor-je u~en~eve {olske uspe{nosti.
Literatura
Apostolos, E., Napoleon, M. (2001). Word-meaning development in Greek children’s language: the role of children’s sex and parents educational level. Prispevek predstavljen na Xth European Conference on Developmental Psychology, Uppsala.
Boben, D. (1999). Priro~nik za Ravenove progresivne matrice in besedne lestvice. Slovenska standardizacija Ravnovih progresivnih matric: norme za CPM, SPM in APM. Ravenove progresivne matrice pri nevropsiholo{ki obravnavi. Ljubljana: Center za psihodiagnosti~na sredstva.
Gnamu{, O. (1974). Jezik, socialni polo`aj in u~ni uspeh. Dom`ale: Pedago{ki in{titut pri Univerzi v Ljubljani.
Hammill, D. D., Larsen, S. C. (1996). Test of Written Language – Third Edition. Examiner’s Manual. Austin, TX: PRO-ED.
Hresko, W. P., Reid, D. K., Hammill, D. D. (1999). Test of Early Language Development – Third Edition (TELD–3), Examiner’s Manual. Austin, TX: PRO-ED.
Machin, S. (2006). Social Disadventage and Educational Experiences. OECD Social, Employment and Migration Working Papers. Paris: OECD.
Marjanovi~ Umek, L. Bajc, K. in Le{nik, V. (v tisku). Kaj vse se »skriva« v {olskih ocenah?
Marjanovi~ Umek, L., Kranjc, S., Fekonja, U. in Bajc, K. (2004). Preizkus pisnega sporo~anja, TOWL – 3. Slovenska priredba. Interno gradivo. Ljubljana: Katedra za razvojno psihologijo.
Marjanovi~ Umek, L., Bajc, K., Le{nik, V. (v tisku). Kaj vse se »skriva« v {olskih ocenah?
Martin, M. O., Mullis, I. V. S., Gregory, K. D., Hoyle, C., Shen, C. (2000). Effective Schools in Science and Mathematics. IEA’s Third International Mathematics and Science Study. Boston: The International Study Center, Boston College.
Moynihan, C., Mehrabian, A. (1978). Measures of language skills for two to seven-year-old children. Genetic Psychology Monographs, 98, str. 3–49.
Mullis, I. V. S., Martin, M. O, Gonzalez, K. M., Chrostowski, S. J. (2004). TIMSS 2003 International mathematics report: Findings from IEA’s trends in international mathematics and science study at the fourth and eighth grades. Boston: The International Study Center, Boston College.
OECD (1999). Measuring student knowledge and skills. A new framework for assessment. Paris: OECD.
Psiholo{ki in dru`inski dejavniki {olske ocene
129
OECD (2005). Education at a glance: OECD Indicators 2005. Paris: OECD.
Petrill, S. A., Pike, A., Price, T. in Plomin, R. (2004). Chaos in the home and socioeconomic status are associated with cognitive development in early childhood: Environmental mediators identified in a genetic design. Intelligence 32, str. 445–460.
Raudenbush, S. W., Bryk, A. S., Cheong, Y. F., Congdon, R. T. (2004). HLM 6: Hierarchical linear and nonlinear modeling. Lincolnwood, IL: Scinetific Software International.
Raven, J., Raven, J. C., Court, J. H. (1999a). Priro~nik za Ravenove progresivne matrice in besedne lestvice – 1. zvezek: Splo{ni pregled. Ljubljana: Center za psihodiagnos-ti~na sredstva.
Raven, J., Raven, J. C., Court, J. H. (1999b). Priro~nik za Ravenove progresivne matrice in besedne lestvice – 3. zvezek: Standardne progresivne matrice. Ljubljana: Center za psihodiagnosti~na sredstva.
Toli~i~, I., Zorman, L. (1977). Okolje in uspe{nost u~encev. Ljubljana: Dr`avna zalo`ba Slovenije.
Wechsler (1991). Manual for the Wechsler Intelligence Scale for Children – Third Edition. San Antonio, TX: The Psychological Corporation.
Zupan~i~, M., Kav~i~, T. (2004). Personality structure in Slovenian three-year-olds: The inventory of child individual differences. Psiholo{ka obzorja, 13 (1), str. 9–28.
Zupan~i~, M., Marjanovi~ Umek, L., Levpu{~ek Puklek, M. (2004). Vpra{alnik star{i in {ola. Slovenska priredba. Interno gradivo. Ljubljana: Katedra za razvojno psihologijo.
Zupan~i~, Gril, Kav~i~ (v recenziji). Child and early adolescence personality: the trade-structure, age-trend and gender difference.
MARJANOVI^ UMEK Ljubica, Ph.D. SO^AN Gregor, Ph.D. BAJC Katja
THE PSYCHOLOGICAL AND FAMILY IMPACT ON SCHOOL GRADES
Abstract: The article presents the results of research investigating the structure of school grades. The sample included 362 children attending the third grade of the nine-year primary school in the 2004/2005 school year. The results of several secondary analyses conducted on the basis of the data collected within the international comparative knowledge researches TIMSS and PISA show that the »school« and »pupil« variables included cannot explain the relatively large differences seen in the achievements of pupils. Our research primarily aimed to find out whether the inclusion of psychological variables (child’s speech competence, intellectual abilities, personality characteristics) and certain family variables can improve predictions of the child’s achievements. On the basis of hierarchic linear modelling (HLM), we found that the 20% level of variance between pupils in achievements in national examinations in the Slovenian language and mathematics can be ascribed to differences between schools with regard to the average achievements of their pupils (school level), while 80% can be ascribed to differences between pupils within an individual school (pupil level). The inclusion of independent variables can explain 35% of the differences between pupils in achievements in the national examination in the Slovenian language and 33% of differences between pupils in achievements in the national examination of mathematical knowledge.
Keywords: national examination of knowledge, speech competence, intellectual abilities, personality dimensions, family environment.