................................................................................................................................ 5 1. Innledning .................................................................................................................. 7 2. Modellmessig rammeverk......................................................................................... 9 2.1. Hva skaper resultatforskjeller mellom skoler? ............................................................. 9 2.1. Skolebidragsindikatorer: På sporet av skolens bidrag til læring? .............................. 10 2.2. Estimering av skolebidragsindikatorene .................................................................... 12 2.3. Presentasjon av skolebidragsindikatorene i denne rapporten ................................... 13 3. Datagrunnlag ........................................................................................................... 15 3.1. Karakterdata.............................................................................................................. 15 3.2. Gjennomstrømningsdata ........................................................................................... 16 3.3. Bakgrunnsdata .......................................................................................................... 17 3.4. Konstruksjon av endelig datasett............................................................................... 19 3.4. Forskjeller mellom studieretninger i sammensetning av elevmassen........................ 22 4. Sammenheng mellom grunnskolekarakterer og familiebakgrunn og prestasjoner i videregående skole......................................................................... 25 4.1. Observerte forskjeller ................................................................................................ 25 4.2. 4.2 Forskjeller fra regresjonsanalyse......................................................................... 26 5. SBI for standpunktkarakterer i basisfag Vg1 ........................................................ 29 5.1. Alternative informasjonssett for beregning av SBI basert på standpunktkarakterer .. 29 5.2. SBI for standpunktkarakterer basisfag Vg1, etter studieretning og kohort................. 36 6. Gjennomstrømning og fullføring............................................................................ 41 6.1. Alternative informasjonssett for beregning av SBI gjennomstrømning ...................... 41 6.2. SBI for gjennomstrømning, etter utdanningsprogram og kohort ................................ 48 7. Samvariasjon mellom indikatorer for karakterer og gjennomstrømning ........... 53 7.1. Studieforberedende................................................................................................... 53 7.2. Yrkesfag .................................................................................................................... 55 8. Oppsummering og konklusjoner ........................................................................... 58 Referanser........................................................................................................................... 61 Vedlegg A............................................................................................................................ 62 Figurregister ....................................................................................................................... 63 Tabellregister...................................................................................................................... 65 Rapporter 36/2010 Skolebidragsindikatorer for videregående skoler i Oslo Statistisk sentralbyrå 7 1. Innledning Formålet med denne rapporten er å utrede indikatorer for videregående skolers bidrag til elevenes læring, basert på data for elever i videregående skoler i Oslo. Prosjektet tar utgangspunkt i tidligere arbeider knyttet til skolebidragsindikatorer basert på avgangskarakterer fra ungdomsskolen (Hægeland, Kirkebøen, Raaum og Salvanes, 2005a, 2005b, 2007). I tillegg til dette arbeidet med skolebidragsindikatorer, ble det i 2006 publisert en rapport (Hægeland, Kirkebøen og Raaum, 2006), som så nærmere på mulighetene for benytte tilsvarende type rammeverk for å analysere resultatforskjeller mellom videregående skoler. Denne studien pekte på ytterligere begrensninger, problemer og muligheter man står overfor når man studerer videregående skole, sammenlignet med grunnskolen. Ide: Skoleresultater – justert for elevsammensetning Både ideen bak og det modellmessige rammeverket for resultatindikatorer for videregående skoler er i stor grad det samme som for skolebidragsindikatorer for grunnskolen. Utgangspunktet er et ønske om å kunne si noe om forskjeller i skolenes bidrag til elevenes læring, sammen med en erkjennelse av at ukorrigerte resultatgjennomsnitt på skolenivå kan gi et misvisende bilde av dette ”skolebidraget”. Hovedårsaken til dette er at forskjeller i elevgrunnlag mellom skoler og tilfeldig variasjon i resultater i stor grad kan påvirke disse resultatene. Disse faktorene kan i liten grad sies å være innenfor skolens kontroll. Ved hjelp av tilgjengelige data søker man derfor å korrigere resultatene på skolenivå for forskjeller i elevgrunnlag. Via regresjonsanalyse trekker man ut den delen av resultatet som skyldes at elevenes bakgrunn ved en skole avviker fra gjennomsnittet blant elevene på alle skolene som er med i analysen. For hver skole sitter vi da igjen med et ”skolebidrag”, som kan tolkes som det gjennomsnittet vi forventer at skolen ville hatt, om elevsammensetningen ved skolen var lik gjennomsnittet blant de elevene/skolene som er inkludert i analysen. Det vi ønsker er å fjerne er altså den delen av skolenes resultatgjennomsnitt som kan tilskrives ulik elevsammensetning. Tolkningen av de justerte skoleresultatene er selvsagt avhengig av hvilke elevkjennetegn som er inkludert i modellen. I beregningsopplegget for skolebidragsindikatorer for grunnskolen, baserte vi oss på en lang rekke variable – hentet fra administrative registre som beskrev elevenes sosioøkonomiske bakgrunn. Formålet med dette var ikke å måle betydningen av familiebakgrunn i seg selv, men å kontrollere for forskjeller i resultater som kan tilskrives andre faktorer enn selve skolen eleven går på. I motsetning til tidligere beregnede skolebidragsindikatorer for grunnskolen, har vi for elever i videregående skole tilgang til data for tidligere skoleprestasjoner, dvs. avgangsresultater fra grunnskolen. Dette gjør det mulig å beregne såkalte value-added indikatorer, som er definert av OECD (2008) som indikatorer basert på modeller hvor man også utnytter informasjon om tidligere elevresultater. I prinsippet er beregningsopplegget for disse indikatorene tilsvarende som for skolebidragsindikatorer, bortsett fra at man har et rikere sett av elevkjennetegn. Mens skolebidragsindikatorer kan tolkes som det gjennomsnittsresultatet vi ville forvente at skolen ville hatt, dersom alle elevene hadde en gjennomsnittlig familiebakgrunn, kan value-added-indikatorene tolkes som det gjennomsnittsresultatet vi ville forvente dersom elevene ved skolen hadde gjennomsnittlige resultater fra grunnskolen og gjennomsnittlig familiebakgrunn (i den grad man også kontrollerer for dette). Med kjennskap til resultater fra grunnskolen har vi kartlagt kunnskapsnivået den enkelte elev har ved inngangen til videregående skole langt bedre enn ved hjelp av familiebakgrunnskjennetegn alene. Når man bare har familiebakgrunnskjennetegn, kontrollerer man for elevenes forutsetninger på en indirekte måte, ved at man tilordner hver elev et kunnskapsnivå lik gjennomsnittet av de elevene med samme sosioøkonomiske bakgrunn. Et interessant spørsmål er hvilken betydning det har å kontrollere for familiebakgrunnsvariable gitt at man kontrollerer for grunnskoleresultater, med andre ord Skolebidragsindikatorer for videregående skoler i Oslo Rapporter 36/2010 8 Statistisk sentralbyrå hvorvidt familiebakgrunn gir noen vesentlig tilleggsinformasjon når vi allerede kontrollerer for grunnskoleresultater. Dette er drøftet i OECD (2008), og Hægeland og Kirkebøen (2008). Hovedinnsikten herfra er at dette i stor grad er et empirisk spørsmål. I vår anvendelse er det viktig å understreke at selv om det å inkludere et sett av variabler ikke bidrar særlig til å øke forklaringskraften til modellen totalt sett, kan det ha betydning for indikatorene til enkeltskoler. I denne rapporten utnytter vi det samme settet med familiebakgrunnsvariable som ved beregning skolebidragsindikatorer for grunnskolen og sammenligner ulike typer indikatorer. Hvis det er slik at indikatorer uten familiebakgrunnsvariable stort sett gir samme resultater, er det mulig for regionale skoleeiere å beregne disse indikatorene selv basert på de data de selv rår over. Videregående skole er mer komplisert enn grunnskolen – selv om datatilfanget er større I en viss forstand er det relativt enkelt å lage resultatindikatorer for grunnskolen, siden alle skolene produserer det samme produktet (alle elevene har de samme fagene på vitnemålet). Videregående skoler kjennetegnes derimot av stor heterogenitet. Et kompliserende element for analyse av resultater er at elevene selv velger utdanningsprogram, og i noen grad enkeltfag innenfor det valgte programmet. Ettersom valgene avspeiler ulike yrkesog karrierevalg vil det være forskjellige grupper av elever som velger de forskjellige programmene og fagene. Dette kommer klart fram i Hægeland, Kirkebøen, og Raaum (2006). Slike forhold må tas i betraktning når man lager indikatorer for videregående skole. Grovt sett finnes det to alternativer. En mulighet er å gjøre skolene så sammenlignbare som mulig, ved å kontrollere for fagsammensetning og lignende, og beregne indikatorer for et bredt sett av skoler under ett. I mange tilfeller vil imidlertid ikke dette være meningsfullt, fordi skolene er for ulike til at det er hensiktsmessig å sammenligne dem. Det vil da være mer hensiktsmessi