ISKOLAKUTATÁS MÁSKÉNT
4.1. céLOK éS mÓdSZErEK
A tanárok hatását a diákok eredményességére, mint ahogy a harmadik fejezet-ben láttuk, számos kutatás vizsgálta, eltérő módszerekkel. A pszichológus és a pedagógus kutatók ritkábban használtak kvalitatív módszereket, inkább az in-terjút, az életrajzelemzést, az óramegfigyelést alkalmazták (Sántha 2009). Azok az oktatásszociológiai és oktatásökonómiai vizsgálatok, amelyekre a legtöbben hivatkoztak, és amelyek eredményeit a legtöbben felhasználták, kvantitatív mód-szereket alkalmaztak. Tudásteszteket és hozzájuk kapcsolódó háttér-kérdőíveket elemeztek, amelyek egyaránt megmutatják a diákok sztenderdizált eredményeit, családi hátterüket és iskolájuk, tanáraik jellemzőit. Ezt a módszertant követjük mi is könyvünkben.
Láttuk ugyanakkor, hogy még a hatalmas költségvetésű, jól finanszírozott amerikai kutatások is nehezen mutattak ki eredményeket, és az ő eredménye-ik is ellentmondásosak. A leginkább bevált módszer a VAM, amelyet itthon is adaptáltak, sajnos nem tartalmaz tanári munkára vonatkozó adatokat (Auxné et al. 2012). Gyakorlatilag eddig még nem volt olyan kutatás, amely omnibusz kérdőívek segítségével kikérdezte volna mind a diákokat, mind a tanárokat, és reprezentatív minták alapján megvizsgálta volna, hogyan hat a tanár a diák ered-ményességére.
Kutatásunk során egy nemzetközi és egy hazai adatbázist vizsgálunk. Az OECD adatbázisai közül a 2008-as TALIS adatbázist használjuk. A nemzetközi adatbázis és a hazai OKM előnye, hogy komoly szakértői rendszer tervezi és bonyolítja le a méréseket. Reprezentatív, nagy országos mintákat képeznek le
Iskolákatársadalomperemén
iskolákra egységes elvek alapján. Ennek megfelelően az adatbázisokban kicsi a mintavételi hibalehetőség, és ezeket súlyozással egységesen korrigálják, az eredményeket tehát bátran általánosíthatjuk. További előnyük, hogy nemzetközi összehasonításokat is végezhetünk általuk, hiszen az egységes adatfelvételi és mintavételi elvek, valamint a körültekintő nemzeti adaptáció, például a fordí-tások során, lehetővé teszi (Balázsi et al. 2010b). A másodelemzés kétségtelen hátránya a saját kutatással szemben, hogy a már kidolgozott kérdőívhez, a már fölvett adatokhoz kell alkalmazkodnunk. Az elemzés során többször is előfor-dult, hogy néhány kérdésre nem kaptunk választ, mivel a kutatás készítői nem azokat a kérdéseket tették fel, vagy nem úgy, ahogyan azt mi, korábbi kutatása-ink alapján, célszerűnek tartottuk volna.
A felmerülő problémák ellenére is a másodelemzés mellett döntöttünk, mivel úgy láttuk, hogy ezáltal legfőbb kérdéseinkre hiteles választ kaphatunk. Ráadá-sul olyan, módszertanilag igényes adatbázisokat használhattunk, amely egyrészt reprezentativitásukkal, másrészt összehasonlíthatóságukkal felülmúlták a mono-gráfia megírása idején számunkra elérhető más lehetőségeket. Meg kell jegyez-nünk, hogy a magyar adatok esetében az adatbázisok hazai kezelői sok segítséget nyújtottak ahhoz, hogy az adatokat plasztikusabbá, közelibbé tehessük.
Az empirikus vizsgálatok során nem csupán az alacsony státusú szülői kom-pozícióval jellemezhető iskolák adataival dolgoztunk, mivel úgy gondoltuk, hogy hitelesebb képet kapunk akkor, ha a különböző kompozíciójú iskolák eredmé-nyeit összevetjük. Ezért valamennyi elemzést elvégeztük a mintáink felét kitevő átlagos iskolai kompozícióban is, sőt a 40% fölötti diplomás szülői aránnyal ren-delkező, magas szülői státusszal jellemezhető iskolai kompozícióban is. Ennek az összehasonlításnak köszönhetően plasztikusan kidomborodnak a különböző iskolai kompozíciók tanárai és diákjai közötti különbségek. Kíváncsiak voltunk arra, hogy a siker és a sikertelenség jelei, összetevői hasonlóan alakulnak-e a különböző szülői hátérrel rendelkező iskolákban, és hogy az általánosan igaz összefüggések, amelyeket az elméleti részben fölvázoltunk, minden kompozíci-óban működnek-e.
Az elemzések módszertanát tekintve a kutatás során a kereszttábla-elemzések bizonyultak a leghasznosabbnak, ezt alkalmazzuk és mutatjuk be a leggyakrab-ban. Változóink többsége indexált, magas mérési szintű, tehát regressziók számí-tására is alkalmas. Ezt a módszert ritkábban használtuk, mivel az összefüggések egy része nem lineáris, ezért a regressziós egyenesek nem illeszkedtek jól, így ez a módszer nem hatékony, az összefüggések kimutatására csak korlátozottan alkalmas.
4.2. A KUtAtÁS AdAtBÁZISAI
Az empirikus fejezetek közül az első (5. fejezet) a függő és a magyarázó válto-zók eloszlását mutatja be a vizsgált tőkeforrások alapján, magyarországi adato-kon. Ezeket a változókat két adatbázisból hoztuk létre, egyfelől a TALIS, más-részt az ezzel összekapcsolt OKM-adatbázis tanulói háttért vizsgáló kérdőívéből nyert néhány adattal. A második elemző rész (6. fejezet) az eredményesség és a különböző tőkeforrások összefüggését vizsgálja. A felhasznált adatbázisokat mutatjuk be az alábbiakban.
4.2.1. OEcd – tALIS és a hozzá kapcsolt OKm-adatok
Mivel a két adatbázist együtt használtuk, ezért egyszerre mutatjuk be őket.
A TALIS (Teaching and Learning International Survey) a tanítás és a tanulás feltételeit vizsgáló kutatás, amelyet 2008 tavaszán végzett az OECD. A vizs-gálatot az OECD INES (Nemzetközi Indikátor Munkacsoport) azért kezdemé-nyezte, hogy a tanárok mint a tanügy kulcsszereplői szempontjából mérhessék fel az oktatás helyzetét. Tanárokat és iskolavezetőket kérdeztek ki munkájukról, módszereikről, munkakörülményeikről. Előzmény nélküli tehát ez a vizsgálat, a korábbi nemzetközi mérésekből és kutatásokból kimaradt a tanári perspektíva.
A kutatást nemzetközi igény tette időszerűvé. Főként a PISA-vizsgálatok és a McKinsey-jelentés nyomán vált kitüntetetten fontossá a tanári munka, és ez tet-te szükségessé az összehasonlító vizsgálatokat. A kutatásnak négy célja volt. Fel akarták deríteni (1) a tanároknak az iskolával mint munkahellyel, illetve a tanítás-sal kapcsolatos attitűdjeit, nézeteit, (2) a pedagógiai munka értékelésének jellem-zőit, (3) a tanártovábbképzés jellemzőit és (4) az iskolavezetés sajátosságait. 23 ország vett részt a felmérésben. A lebonyolításért itt is egy nemzetközi konzorcium felelt, melynek tagjai az Oktatási Teljesítményértékelés Nemzetközi Szövetsége (IEA, Hollandia), az IEA Adatfeldolgozó Központ (IEA DPC, Németország) és a Kanadai Statisztikai Hivatal voltak. A vizsgálatot ISCED 2. szinten, az alapfo-kú oktatás második felében (5–8. évfolyamon) tanító tanárok körében végezték.
A felmérés mintavételi egységei az iskolák voltak. Iskolánként 20 pedagógust kér-deztek meg, így összesen körülbelül 90 000 pedagógus került a mintába, akik 23 ország kétmillió pedagógusát reprezentálták (Hermann et al. 2009). A mintavétel alapjául az iskolák szolgáltak. A mintában nagy és kis iskolák, vidéki és városi intézmények is szerepeltek. A hazai TALIS-adatbázis nagy előnye, hogy az iskolák többségénél ismerjük az Országos Kompetenciamérésen (a továbbiakban OKM)
Iskolákatársadalomperemén
elért átlageredményeiket és ezek korrigált változatát17, így ezt az adatot függő változóként is jól használhatjuk. Az iskolák azonosítója alapján az OKM kutatói adatbázisából kiemeltük azokat a tanulókat, akik a TALIS által is felmért iskolák-ban tanultak. Válaszaikat iskolánként átlagoltuk, és így kerültek be a mérlegelt adataink közé. A szlovák adatbázisban sajnos nem rendelkezünk ilyen adattal, az ottani eredményességi változók köre szűkösebb volt, ezeket majd az adott empiri-kus fejezetben mutatjuk be. Az OKM kompetencia alapú méréssorozat 2001-ben indult, és 2008 óta a 6., 8. és 10. évfolyamos diákok között gyakorlatilag teljes körű felmérést végeznek az olvasás-szövegértés és a matematikai eszköztudás területén.
A feladatok nem tudástartalmat mérnek, hanem olyan eszköztudást, amely elsajá-títható az iskolában, mindezt a tesztek során hétköznapi feladatok formájában.