Page 131 - Šolsko polje, XXVIII, 2017, no. 5-6: Znanje, motivacija in pogoji učenja v luči mednarodnih primerjav TIMSS in PISA, ur. Barbara Japelj Pavešić in Klaudija Šterman Ivančič
P. 131
m. štraus ■ so v sloveniji učno najuspešnejši 15-letniki tudi najbolj zadovoljni ...
nepravičnost učiteljev.10 Končno smo vključili še kazalnik materialnega
blagostanja, ki je v bazi PISA predstavljen z indeksom socialno-ekonoms-
kega in kulturnega statusa.11 Glede na znane ugotovitve o povezanosti tega
statusa z dosežki učenk in učencev je relevantno ugotavljati povezanosti
ostalih dejavnikov ob kontroli materialnega blagostanja. Podrobnejši opi-
si indeksov oziroma postavk, ki so podlaga za izpeljavo indeksa, so dosto-
pni v OECD (2017a).
Postopek
V prvem koraku smo izvedli osnovne deskriptivne analize zadovoljstva z
življenjem po ravneh dosežkov bralne, matematične in naravoslovne pis-
menosti. Ta analiza naslavlja prvo raziskovalno vprašanje o ravneh zado-
voljstva glede na dosežke. Za drugo raziskovalno vprašanje, kjer ugotavlja-
mo napovednike razvojnih rezultatov, smo uporabili logistično regresijsko
analizo. Zadovoljstvo z življenjem je merjeno na lestvici od 0 do 10, zato
smo z logistično regresijo ugotavljali obete najvišjih ravni zadovoljstva, to
sta stopnji 9 in 10, v primerjavi z doseganjem nižjih ravni zadovoljstva.
Podobno smo ugotavljali obete visokih dosežkov na treh področjih pis-
menosti, kjer smo kot visoke dosežke opredelili rezultate vsaj na 4. ravni
mednarodne lestvice ali višje in ugotavljali obete tovrstnih rezultatov v
primerjavi z doseganjem rezultatov na nižjih ravneh (največ do 3. ravni na
mednarodnih lestvicah).
Zaradi strukture dvostopenjskega vzorčenja v raziskavi PISA –
posamezniki so vzorčeni znotraj predhodno vzorčenih šol – smo za iz-
račune vzorčnih varianc in standardnih napak cenilk uporabili ustrezne
vzorčne uteži, ki so na voljo v bazi, in metode bootstrap (glej npr. OECD,
2017b).12 Kontekstualnih učinkov dejavnikov na ravni šol, kar bi zahte-
valo hierarhične analize, nismo ugotavljali, ker nas (vsaj v prvem koraku)
zanimajo povezanosti med napovedniki in razvojnimi rezultati na ravni
celotne populacije mladostnikov v Sloveniji. Krovno nas v članku zani-
majo primerjave med napovedniki, ki se pomembno povezujejo z dosežki,
in napovedniki, ki se pomembno povezujejo z zadovoljstvom z življen-
jem. Preverili smo tudi možnost multikolinearnosti med napovedniki in
ocenjujemo, da v modelu ni multikolinearnosti.13 Medsebojno povezanega
10 Podatek o zaznani nepravičnosti učiteljev v bazi PISA 2015 ni pripravljen v obliki indeksa,
ampak kot vsota odgovorov. Ta podatek smo standardizirali na populacijo slovenskih
15-letnikov, tako da ima povprečje 0 in standardni odklon 1. V ta nabor nismo vključili
pogostosti pogovarjanja s prijatelji in starši pred ali po šoli.
11 Ostalih kazalnikov materialnega blagostanja doma in šole nismo vključili.
12 Izračune smo izvedli z aplikacijama SPSS 24 in IEA IDB Analyzer.
13 Po absolutni vrednosti največja korelacija je med indeksom zanimanja za naravoslovje in indeksom
veselja do naravoslovja(0,53).Obaindeksapo kriterijih izboranistavključenavkončnimodel.
129
nepravičnost učiteljev.10 Končno smo vključili še kazalnik materialnega
blagostanja, ki je v bazi PISA predstavljen z indeksom socialno-ekonoms-
kega in kulturnega statusa.11 Glede na znane ugotovitve o povezanosti tega
statusa z dosežki učenk in učencev je relevantno ugotavljati povezanosti
ostalih dejavnikov ob kontroli materialnega blagostanja. Podrobnejši opi-
si indeksov oziroma postavk, ki so podlaga za izpeljavo indeksa, so dosto-
pni v OECD (2017a).
Postopek
V prvem koraku smo izvedli osnovne deskriptivne analize zadovoljstva z
življenjem po ravneh dosežkov bralne, matematične in naravoslovne pis-
menosti. Ta analiza naslavlja prvo raziskovalno vprašanje o ravneh zado-
voljstva glede na dosežke. Za drugo raziskovalno vprašanje, kjer ugotavlja-
mo napovednike razvojnih rezultatov, smo uporabili logistično regresijsko
analizo. Zadovoljstvo z življenjem je merjeno na lestvici od 0 do 10, zato
smo z logistično regresijo ugotavljali obete najvišjih ravni zadovoljstva, to
sta stopnji 9 in 10, v primerjavi z doseganjem nižjih ravni zadovoljstva.
Podobno smo ugotavljali obete visokih dosežkov na treh področjih pis-
menosti, kjer smo kot visoke dosežke opredelili rezultate vsaj na 4. ravni
mednarodne lestvice ali višje in ugotavljali obete tovrstnih rezultatov v
primerjavi z doseganjem rezultatov na nižjih ravneh (največ do 3. ravni na
mednarodnih lestvicah).
Zaradi strukture dvostopenjskega vzorčenja v raziskavi PISA –
posamezniki so vzorčeni znotraj predhodno vzorčenih šol – smo za iz-
račune vzorčnih varianc in standardnih napak cenilk uporabili ustrezne
vzorčne uteži, ki so na voljo v bazi, in metode bootstrap (glej npr. OECD,
2017b).12 Kontekstualnih učinkov dejavnikov na ravni šol, kar bi zahte-
valo hierarhične analize, nismo ugotavljali, ker nas (vsaj v prvem koraku)
zanimajo povezanosti med napovedniki in razvojnimi rezultati na ravni
celotne populacije mladostnikov v Sloveniji. Krovno nas v članku zani-
majo primerjave med napovedniki, ki se pomembno povezujejo z dosežki,
in napovedniki, ki se pomembno povezujejo z zadovoljstvom z življen-
jem. Preverili smo tudi možnost multikolinearnosti med napovedniki in
ocenjujemo, da v modelu ni multikolinearnosti.13 Medsebojno povezanega
10 Podatek o zaznani nepravičnosti učiteljev v bazi PISA 2015 ni pripravljen v obliki indeksa,
ampak kot vsota odgovorov. Ta podatek smo standardizirali na populacijo slovenskih
15-letnikov, tako da ima povprečje 0 in standardni odklon 1. V ta nabor nismo vključili
pogostosti pogovarjanja s prijatelji in starši pred ali po šoli.
11 Ostalih kazalnikov materialnega blagostanja doma in šole nismo vključili.
12 Izračune smo izvedli z aplikacijama SPSS 24 in IEA IDB Analyzer.
13 Po absolutni vrednosti največja korelacija je med indeksom zanimanja za naravoslovje in indeksom
veselja do naravoslovja(0,53).Obaindeksapo kriterijih izboranistavključenavkončnimodel.
129
