4 METODE ANALIZE UČINKOVITOSTI SEKUNDARNEGA IZOBRAŽEVANJA
4.2. PREDHODNE RAZISKAVE
Na temo učinkovitosti v sekundarnem izobraževanju je bilo narejenih kar nekaj študij.
Avtorji se ukvarjajo s podajanjem ocene učinkovitosti regij (Grosskopf in Moutray, 2001;
Huguenin, 2015; S. Ray, 1991) in posameznih držav (Agasisti, 2009; Bogetic in Chattophadyay, 1999; Burney idr., 2011; Demir in Depren, 2010; Essid idr., 2010; Eugène, 2008; Grosskopf in Moutray, 2001; Huguenin, 2015; Nauzeer idr., 2018; S. Ray, 1991;
Sarrico idr., 2010; Soteriou idr., 1998). Te študije so dobre za vpogled v posamezne države oziroma regije, ne podajo pa mednarodne primerjave, ki je tudi pomembna za uspeh in doseganje ciljev države na globalni ravni.
Nekaj avtorjev se je tudi lotilo raziskovanja problemov, in s tem primerjave učinkovitosti izobraževanja na mednarodni ravni (Afonso in St. Aubyn, 2005; Agasisti, 2014; Agasisti in Zoido, 2019; Aristovnik, 2012; Aristovnik in Obadić, 2014; Clements, 2002; Gavurová idr., 2017; Giménez idr., 2007; Gupta idr., 2002; Sutherland idr., 2010; Thieme idr., 2012). Take raziskave so pomembne z vidika razumevanja doseganja zastavljenih ciljev na področju sekundarnega izobraževanja s strani držav. Poleg tega se tako tudi vidijo razlike med državami v dostopnosti in kakovosti sekundarnega izobraževanja ter učinkovitost porabe.
42
Pomembno je poudariti, da je nekaj avtorjev opravilo mednarodno primerjavo izobraževalnih sistemov, nekaj avtorjev pa mednarodno primerjavo šol. V naši raziskavi se osredotočamo na raziskavo izobraževalnih sistemov. Kljub temu pa lahko iz raziskav mednarodne primerjave učinkovitosti šol razberemo uporabnost različnih kazalnikov in metod.
Pogoste metode, ki jih uporabljajo avtorji na področju raziskovanja učinkovitosti sekundarnih izobraževalnih sistemov so DEA metoda oziroma metoda podatkovne ovojnice, FDH metoda in stohastična mejna funkcija SFA. Te metode velikokrat kombinirajo v stopnjah z Malmquist indeksom in Tobit regresijskim modelom. V nadaljevanju so predstavljeni ključni članki.
Avtorji v svojih raziskavah najpogosteje uporabljajo DEA metodo. Z njo je namreč enostavno izrisati diagrame in enostavno izračunati rezultate (Aristovnik in Obadić, 2014).
Ta se je tudi izkazala za zanesljivo metodo pri merjenju tehnične učinkovitosti, poleg tega se lahko uporablja za opazovane enote z več vhodi in izhodi (Aristovnik, 2012). Agasisti (2009) računa oceno učinkovitosti z vzorcem italijanskih šol. Cilj njegove raziskave je analizirati učinkovitost italijanskih srednjih šol s prikazom razpršenosti uspešnosti v različnih šolah in odkriti glavne dejavnike učinkovitosti s posebno pozornostjo na vlogo konkurence. Učinkovitost je bila ocenjena na podlagi DEA raziskave in Tobit regresijskega modela. V model so bili kot vložki vključeni razmerje med učitelji in učenci, število računalnikov v šoli ter socialno ekonomsko stanje šolarjev (angl. »Economic, Social and Cultural Status«, v nadaljevanju ESCS), kot izložek pa PISA rezultati. V raziskavo so bili vključeni tudi trije alternativni kazalniki konkurence uporabljeni v Tobit modelu. Ti kazalniki so spremenljivka, pridobljena z PISA vprašalnikom ravnateljev o prisotnosti šol, ki tekmujejo na istem območju, odstotek učencev, vpisanih v zasebne šole v regiji in število šol na učenca v regiji. Rezultati so pokazali, da so kazalniki konkurence statistično povezani z višjimi rezultati šol.
Agasisti (2014) analizira učinkovitost porabe primarnih in sekundarnih šol za 20 evropskih držav v obdobju od leta 2006 do 2009. Avtor za opazovalno enoto uporablja šole, za izpeljavo analize pa je izbral DEA VRS metodo. Cilj te analize je ugotoviti tiste spremenljivke, ki so povezane z večjo učinkovitostjo izobraževanja. Avtor kot vložke v modelu podaja porabo na učenca in razmerje med učitelji in učenci, kot izložek pa PISA rezultate. Avtor v svoji analizi uporablja Malmquist indeks z rezultati DEA modela in kontekstualnimi spremenljivkami, bruto domačega proizvoda na prebivalca, povprečne plače učiteljev po pariteti kupne moči (ang. »Purchasing power parity«, v nadaljevanju PPP), odstotka učencev, ki imajo reden dostop do interneta, učnega časa in deleža javne porabe, namenjene izobraževanju.
43
Agasisti in Zoido (2019) analizirata učinkovitost šol v 28 državah v razvoju. Avtorja uporabljata DEA metodo, enote opazovanja so šole. V modelu sta avtorja kot vložke uporabila razmerje med učitelji in učenci, število računalnikov v šoli in ESCS rezultate, kot izložke pa PISA rezultate. Rezultati avtorjeve analize kažejo, da je povprečna učinkovitost šol približno 70 %, kar pomeni, da je ocene mogoče zvišati za 30 % z učinkovitejšo uporabo razpoložljivih virov.
Aristovnik (2012) v svoji raziskavi meri relativno učinkovitost pri uporabi javnih izdatkov za izobraževanje ter raziskave in razvoj (v nadaljevanju R&R) v novih državah članicah Evropske unije v primerjavi z izbranimi starimi državami Evropske unije. Avtorjev cilj je identifikacija potencialnih rezerv za povečanje stroškovne učinkovitosti javne porabe izbranih držav. Pri tem uporablja DEA VRS metodo. Kot vložke za model analize učinkovitosti sekundarnih izobraževalnih sistemov je avtor umestil državno financiranje na srednješolca kot odstotek bruto domačega proizvoda na prebivalca, kot izložke pa PISA povprečje, odstotek učencev vpisanih v sekundarno šolstvo iz primarnega, in razmerje med učitelji in učenci. Rezultati analize sekundarnih izobraževalnih sistemov kažejo, da bi analizirane države lahko, glede na vložke, povečale izložke za 7 %.
Aristovnik in Obadić (2014) merita relativno učinkovitost sekundarnega izobraževanja v izbranih državah Evropske unije in OECD. Avtorja v analizi uporabljata 4 modele. Prvi ima kot vložek državno financiranje na srednješolca kot odstotek bruto domačega proizvoda na prebivalca, kot izložek pa odstotek vpisanih v sekundarno šolstvo iz primarnega, PISA rezultate in razmerje med učitelji in učenci. Drugi model ima kot vložek državno financiranje na srednješolca kot odstotek bruto domačega proizvoda na prebivalca in razmerje med učitelji in učenci, kot izložek pa odstotek vpisanih v sekundarno šolstvo iz primarnega in PISA rezultate. Tretji model ima kot vložek razmerje med učitelji in učenci, kot izložek pa PISA rezultate in odstotek vpisanih v terciarno šolstvo iz sekundarnega.
Četrti model ima kot vložek odstotek vpisanih v sekundarno šolstvo iz primarnega, kot izložek pa PISA rezultate in odstotek vpisanih v terciarno šolstvo iz sekundarnega. Na podlagi rezultatov avtorja ugotavljata, da je sekundarno izobraževanje glede na ostale ravni izobraževanja neučinkovito zaradi prekomernega financiranja. Avtorja predlagata preusmeritev dela financiranja v terciarno šolstvo.
Giménez idr. (2007) so izmerili učinkovitost primarnega in sekundarnega izobraževanja v 31 državah s pomočjo DEA metode. V modelu so uporabili kratkotrajne vložke, ki so tisti, ki se sčasoma zamenjajo, in dolgotrajne, ki so prisotni daljše obdobje. Uporabljeni kratkotrajni vložki so intenzivnost učnih virov, indeks razpoložljivosti objektov in indeks porabe materiala, dolgotrajni vložek pa kakovost učiteljev. Izložki pa so rezultati učencev na področju matematike in znanosti. Poleg teh so avtorji v model ustavili tudi kontekstualne faktorje: pozitiven odnos do študija (sem spadajo parametri: odnos do
44
matematike, odnos do znanosti in čas, namenjen učenju doma), razpoložljivost virov doma (sem spadajo parametri: odstotek učencev z več kot 25 knjigami, odstotek učencev z mizo doma, izobrazba staršev, samopodoba v matematiki in pismenosti), raven dohodka družine (sem spadajo parametri: bruto domačega proizvoda na prebivalca prilagojen kupni moči in odstotek učencev, ki imajo doma računalnik) in pričakovanja in pojmovanje težavnosti predmetov (sem spadajo parametri: čas, porabljen za učenje doma, in pričakovanja nadaljnjega izobraževanja).
Gavurová idr. (2017) so izvedli primerjalno analizo učinkovitosti porabe financ v sekundarnem šolstvu na primeru 31 evropskih držav. V analizi je bila uporabljena DEA VRS metoda. V model so avtorji kot vložek podali državno financiranje v srednje šolstvo kot odstotek bruto domačega proizvoda, kot izložek pa PISA rezultate.
Afonso in St. Aubyn (2005) sta v svojem dokumentu primerjala učinkovitost 25 držav pri zagotavljanju sekundarnega izobraževanja v obdobju od leta 2000 do 2005. Kot cilj sta si postavila tudi, da raziščeta, če obstaja povezava med okolijskimi spremenljivkami in šolskimi rezultati. Kot vložke sta uporabila število učiteljev in število učnih ur na leto, kot izložke pa rezultate PISA. S pomočjo Tobit regresije sta rezultate primerjala z izobrazbo staršev (odstotek prebivalstva, starega 35–44 let, ki je v obdobju 2001–2002 dokončalo vsaj sekundarno izobraževanje) in bruto domačim proizvodom na prebivalca (okolijske spremenljivke). Rezultati so pokazali, da je učinkovitost pozitivno povezana z merili starševske izobrazbe in bruto domačim proizvodom na prebivalca na ravni države.
Stohastična mejna funkcija SFA je večinoma uporabljena pri analizah terciarnega izobraževanja (Franta in Konečný, 2009; Gralka, 2018; Groot idr., 1991; Holmberg, 2017;
Verry in Layard, 1975). Nekaj avtorjev pa je uporabilo metodo SFA tudi v raziskavah sekundarnih šolskih sistemov in srednjih šol. Scippacercola in D’Ambra (2014) sta analizirala učinkovitost italijanskih šol sekundarne stopnje izobraževanja. Uporabila sta podatke, zbrane iz uradne raziskave oziroma ankete, ki jo je izvedlo šolsko vodstvo izbrane regije v Italiji. Uporabila sta SFA metodo in Tobit regresijski model, da bi ugotovila, kateri dejavniki lahko vplivajo na učinkovitost. Kot vložek sta izbrala število učencev, ki so končali sekundarno izobraževanje s povprečjem ocen 80/100 ali več, kot izložke pa sta uporabila število učiteljev na 100 učencev, število učiteljev na učilnico, število učencev na učilnico, število učiteljev, ki imajo več kot deset let delovne dobe, dodatna sredstva, dodana navadnemu dohodku, ki ga prejme šola, skupna površina učilnic in celotna površina knjižnice. V Tobit regresijskem modelu pa so bile uporabljeni tudi kazalniki: število tujih učencev, vpisanih v šolo, glede na skupno število učencev, število učencev, vpisanih v prve razrede v tekočem šolskem letu, v primerjavi s celotnim številom učencev, število učencev, ki opustijo šolanje, v primerjavi s skupnim številom učencev, število staršev, ki so sodelovali v kolegijskih organih glede na število upravičenih staršev.
45
Pereira in Moreira (2007) v svojem članku raziskujeta učinkovitost šol sekundarnega izobraževalnega sistema na Portugalskem z SFA metodo. Pri tem so kot vložke izbrali število učiteljev na 100 učencev, število učiteljev na razred, število učencev v razredu, velikost šole, povprečna starost in plača učiteljev ter odstotek učiteljev z univerzitetno izobrazbo. Kot izložek pa so uporabili povprečne rezultate šolskih ocenjevanj učencev iz let 2004 in 2005. Metoda SFA se je izkazala za uporabno, saj sta na podlagi te raziskave avtorja predstavila predlog za razvrstitev učinkovitosti portugalskih srednjih šol, koristnega za politični vpogled.
Kirjavainen (2012) ocenjuje učinkovitost šol finskega sekundarnega izobraževalnega sistema z metodo SFA. Avtorica je uporabila metodo na podlagi naključnih učinkov in resničnih naključnih učinkov. Kot vložke je v modelu uporabila financiranje na učenca, število učencev na učitelja, ostalo šolsko porabo, velikost šole ter trajanje učnega programa, kot izložke pa ocene na maturi in povprečje ocen.
Holmberg (2017) je v svojem delu ocenil mejo proizvodnih možnosti in relativno učinkovitost šol sekundarnega izobraževalnega sistema na Švedskem s SFA metodo. V modelu so bili uporabljeni podatki o rezultatih učencev, razmerju učiteljev in socialno–
ekonomskih značilnostih učencev za posamezne šole med šolskima letoma 2006/2007 in 2015/2016, zbrani s strani švedske nacionalne agencije za izobraževanje. Avtor je ugotovil, da so si švedske šole glede rezultatov učinkovitosti razmeroma podobne.
Sledi pregled raziskav v katerih so avtorji uporabili FDH metodo. Avtorji, ki so se odločili za FDH metodo opažajo, da pretekle raziskave s pomočjo DEA metode in SFA metode ne dajejo dovolj prepričljivih dokazov o ustrezni obliki ovojnice (Clements, 2002). Kljub temu pa FDH metoda za večjo količino spremenljivk ne pride v poštev (Eugène, 2008). Clements (2002) empirično analizira problem učinkovitosti izobraževalnih sistemov 18 držav članic Evropske unije. Avtorjev cilj je, da ugotovi ustrezno raven javnih izdatkov in ali so ti javni izdatki učinkoviti. Avtor uporablja tri modele. V prvem je kot vložek izbrano financiranje države na učenca, izložek je pa odstotek učencev, ki so uspešno zaključili sekundarno šolstvo. Drugi model ima kot vložek državno financiranje na srednješolca kot odstotek bruto domačega proizvoda na prebivalca, kot izložek pa odstotek učencev, ki so uspešno zaključili sekundarno šolstvo in odstotek učencev, ki so uspešno zaključili terciarno šolstvo. Tretji model ima kot vložek državno financiranje v srednje šolstvo kot odstotek bruto domačega proizvoda, kot izložek pa PISA rezultate. Rezultati raziskave kažejo, da je mogoče približno 25 % izdatkov za izobraževanje v Evropi zmanjšati, ne da bi se spremenile dosežene ocene oziroma rezultati PISA.
Eugène (2008) je ocenil belgijsko učinkovitost izdatkov za izobraževanje, zdravstvo, varnost in javni red ter te primerjal z ostalimi državami. Avtorjev cilj je bil ugotoviti v kolikšni meri belgijska vlada učinkovito razpolaga z viri na področju izobraževanja,
46
zdravstva, varnosti in javnega reda. V izobraževalni model je kot vložek vključil strošek na učenca in prilagojen pariteti kupne moči (PPP), kot izložek pa je avtor podal PISA rezultate, število učencev z zaključeno obravnavano izobrazbo, jezikovne spretnosti, zaupanje v izobraževalni sistem, mnenje o kakovosti izobraževalnega sistema ter dostopnost kvalificirane delovne sile. Na področju izobraževanja so avtorjevi rezultati pokazali, da je belgijski izobraževalni sistem dražji, hkrati pa vodi do boljših rezultatov od evropskega povprečja.
Na temo analize učinkovitosti sekundarnega izobraževanja nismo zasledili raziskav, ki bi konkretno prikazale učinkovitost omenjenih sistemov skozi daljše obdobje. Nekaj raziskav z vpogledom skozi čas pa je bilo storjenih na terciarni izobraževalni ravni. Parteka in Wolszczak–Derlacz (2013) sta v svoji raziskavi učinkovitosti terciarnega izobraževalnega sistema evropskih držav, za pregled učinkovitosti skozi čas, uporabila Malmquist indeks.
Flegg idr. (2004) je prav tako, za analizo učinkovitosti britanskih univerz skozi čas, uporabil prej omenjeni Malmquist indeks. Omenjeni indeks avtorji uporabljajo tudi v finančnih (Mahlberg in Url, 2003; Sturm in Williams, 2004), zdravstvenih (Maniadakis in Thanassoulis, 2000; Ventura idr., 2004; Worthington, 2001) in drugih servisnih dejavnostih (Day in Farid, 2019; Fidalgo idr., 2013; Öztop in Uçak, 2017).