MAGISTRSKO DELO MAGISTRSKI ŠTUDIJSKI PROGRAM DRUGE STOPNJE GEODEZIJA IN GEOINFORMATIKA Ljubljana, 2021

(1)

Fakulteta za gradbeništvo in geodezijo

MAGISTRSKO DELO

MAGISTRSKI ŠTUDIJSKI PROGRAM DRUGE STOPNJE GEODEZIJA IN GEOINFORMATIKA

Ljubljana, 2021

Hrbtna stran: 2021

JAN JEŽ

FUNKCIONALNE REGIJE SREDNJEŠOLSKEGA IZOBRAŽEVANJA V SLOVENIJI

JEŽ JAN

(2)

Univerza v Ljubljani

Fakulteta za gradbeništvo in geodezijo

Kandidat/-ka:

Mentor/-ica: Predsednik komisije:

Somentor/-ica:

Član komisije:

Ljubljana, _____________

Magistrsko delo št.:

Master thesis No.:

JAN JEŽ

FUNKCIONALNE REGIJE SREDNJEŠOLSKEGA IZOBRAŽEVANJA V SLOVENIJI

FUNCTIONAL REGIONS OF UPPER SECONDARY EDUCATION IN SLOVENIA

doc. dr. Samo Drobne strokovni naslov, Ime in priimek strokovni naslov, Ime in priimek

(3)

STRAN ZA POPRAVKE

Stran z napako Vrstica z napako Namesto Naj bo

(4)

II Jež, J. 2020. Funkcionalne regije srednješolskega izobraževanja v Sloveniji.

Mag. d. Ljubljana, UL FGG, Magistrski študijski program 2. stopnje Geodezija in geoinformatika.

BIBLIOGRAFSKO – DOKUMENTACIJSKA STRAN IN IZVLEČEK

UDK: 711.13:331.556.2(043.3) Avtor: Jan Jež

Mentor: doc. dr. Samo Drobne, univ. dipl. inž. geod..

Naslov: Funkcionalne regije srednješolskega izobraževanja v Sloveniji Tip dokumenta: Magistrsko delo

Obseg in oprema: 45 str., 5 pregl., 37 sl., 1 pril.

Ključne besede: funkcionalne regije, CURDS, Intramax, srednješolsko izobraževanje, Slovenija

Izvleček

V magistrskem delu smo modelirali in analizirali funkcionalne regije srednješolskega izobraženja v Sloveniji. Analizo smo izvedli s pomočjo tokov dijakov med občinami stalnega prebivališča in občino srednješolskega izobraževanja. Pri modeliranju funkcionalnih regij smo uporabili dve metodi; in sicer, metodi CURDS in Intramax. Prvo metodo uvrščamo med metode večstopenjskega združevanja metodo Intramax pa v skupino metod hierarhičnega razvrščanja v skupine. Analizirali smo tokove dijakov, njihovo število in število srednješolskih ustanov.

Rezultate modeliranja smo grafično predstavili in primerjali po hierarhičnih ravneh ter med njimi. Izpostavili smo tipične sestave funkcionalnih regij v srednješolskem izobraževanju na makro in mezo ravneh Slovenije, ki smo jih primerjali s funkcionalnimi regijami delovne mobilnosti v Sloveniji. Rezultati študije bodo pripomogli k boljšemu razumevanju funkcionalnih regij v Sloveniji in povezavi med delovno in srednješolsko mobilnostjo.

(5)

BIBLIOGRAPHIC-DOCUMENTALISTIC INFORMATION AND ABSTRACT

UDC: 711.13:331.556.2(043.3) Author: Jan Jež

Supervisor: Assist. Prof. Samo Drobne, Ph. D.

Title: Functional regions of upper secondary education in Slovenia Document type: Master thesis

Scope and tools: 45 p., 5 tab., 37 fig., 1 ann.

Keywords: functional regions, CURDS, Intramax, upper secondary education Abstract

In this thesis we modelled and analyzed the functional regions of secondary education in Slovenia. The analysis was performed using student flows between the municipalities of residence and the municipality of secondary education. In modeling functional regions, we used two methods namely the CURDS and Intramax methods. The first method is classified as a method of multi-stage aggregation, and the Intramax method is included in the group of methods of hierarchical grouping. We analyzed student flows, their number, and the number of secondary school institutions. The modeling results were graphically presented and compared by hierarchical levels and between them. We highlighted the typical composition of functional regions in secondary education at the macro and meso levels of Slovenia, which we compared with the functional regions of work mobility in Slovenia. The results of the study will contribute to a better understanding of functional regions in Slovenia.

(6)

IV Jež, J. 2020. Funkcionalne regije srednješolskega izobraževanja v Sloveniji.

ZAHVALA

Najprej bi se za vse nasvete, usmerjanje ter strokovno pomoč tekom izdelovanja in oblikovanja magistrskega dela z naslovom: Funkcionalne regije srednješolskega izobraževanja v Sloveniji iskreno zahvalil mentorju doc. dr. Samu Drobnetu.

Zahvaljujem se tudi domačim za podporo, ki sem je bil delež tekom vseh let študija.

(7)

KAZALO VSEBINE

STRAN ZA POPRAVKE ... I BIBLIOGRAFSKO – DOKUMENTACIJSKA STRAN IN IZVLEČEK... II BIBLIOGRAPHIC-DOCUMENTALISTIC INFORMATION AND ABSTRACT ... III ZAHVALA ...IV KAZALO VSEBINE ...V KAZALO SLIK ...VI KAZALO PREGLEDNIC ... VIII KRATICE ...IX

1 UVOD ... 1

2 PREGLED LITERATURE ... 2

2.1 Funkcionalne regije ... 2

2.1.1 Opredelitev območja srednješolske mobilnosti... 2

2.2 Srednješolski izobraževalni sistem ... 3

2.2.1 Prostorska razporeditev ... 6

2.3 Metoda CURDS... 9

2.4 Metoda Intramax ... 11

2.5 Metoda pajkove mreže ... 11

3 METODOLOGIJA ... 13

3.1 Podatki ... 13

3.1.1 Podatki o mobilnosti dijakov ... 13

3.1.2 Grafični in atributni podatki občin v Republiki Sloveniji ... 14

3.2 Metoda dela ... 14

3.2.1 Priprava podatkov ... 14

3.2.2 Metoda CURDS ... 16

3.2.3 Metoda Intramax ... 19

3.2.4 Metoda pajkove mreže ... 19

4 REZULTATI ... 22

4.1 Število srednjih šol po občinah ... 22

4.2 Število dijakov na izobraževanju po občinah ... 23

4.3 Tokovi dijakov ... 24

4.4 Funkcionalne regije ... 25

5 RAZPRAVA ... 36

6 ZAKLJUČEK ... 39

VIRI... 40

SEZNAM PRILOG ... 45

(8)

VI Jež, J. 2020. Funkcionalne regije srednješolskega izobraževanja v Sloveniji.

KAZALO SLIK

Slika 1: Shema srednješolskega izobraževanja (povzeto po MIZŠ, 2021) ... 5 Slika 2: Zasnova policentričnega urbanega sistema in razvoj širših mestnih območij (vir: SPRS, 2004: 24) ... 8 Slika 3: Središča policentričnega urbanega sistema Slovenije z območji koncentracije prebivalcev (vir: SPRS 2050, 2020: 33) ... 9 Slika 4: Tokovi povprečne letne delovne mobilnosti med občinami Republike Slovenije v obdobju 2015 -2018 (vir: Drobne, 2020: 23). ... 12 Slika 5: Prikaz programskega okna RStudio ... 16 Slika 6: Levo: prikaz nepravilnega dodeljevanja osnovne prostorske enote k območju srednješolske mobilnosti (neupoštevanje pogoja sosedstva); desno: prikaz popravljene ureditve ... 19 Slika 7: Uporabniški vmesnik orodja za izrisovanje povezav z metodo pajkove mreže v programu ArcMap (vir: Peterka, 2019: 17) ... 20 Slika 8: Število srednjih šol v občina Republike Slovenije (šolsko leto 2019/2020) ... 22 Slika 9: Število dijakov na izobraževanju v občinah Republike Slovenije (šolsko leto 2019/2020) ... 23 Slika 10: Povprečno število dijakov na izobraževalno ustanovo v občini (Slovenija 2019/2020) ... 24 Slika 11: Prikaz interakcije srednješolske mobilnosti med občinami Republike Slovenije po navadni metodi pajkove mreže (srednješolska mobilnost > 15; šolsko leto 2019/2020) ... 25 Slika 12: Dve funkcionalni regiji modelirani po metodi CURDS (levo) in metodi Intramax (desno) ... 27 Slika 13: Tri funkcionalne regije modelirane po metodi CURDS (levo) in metodi Intramax (desno) ... 27 Slika 14: Štiri funkcionalne regije modelirane po metodi CURDS (levo) in metodi Intramax (desno) ... 27 Slika 15: Pet funkcionalnih regij modeliranih po metodi CURDS (levo) in metodi Intramax (desno) ... 27 Slika 16: Šest funkcionalnih regij modeliranih po metodi CURDS (levo) in metodi Intramax (desno) ... 29 Slika 17: Sedem funkcionalnih regij modeliranih po metodi CURDS (levo) in metodi Intramax (desno) ... 29 Slika 18: Osem funkcionalnih regij modeliranih po metodi CURDS (levo) in metodi Intramax (desno) ... 29 Slika 19: Devet funkcionalnih regij modeliranih po metodi CURDS (levo) in metodi Intramax (desno) ... 29 Slika 20: Deset funkcionalnih regij modeliranih po metodi CURDS (levo) in metodi Intramax (desno) ... 30 Slika 21: Enajst funkcionalnih regij modeliranih po metodi CURDS (levo) in metodi Intramax (desno) ... 30

(9)

Slika 22: Dvanajst funkcionalnih regij modeliranih po metodi CURDS (levo) in metodi Intramax (desno) ... 30 Slika 23: Trinajst funkcionalnih regij modeliranih po metodi CURDS (levo) in metodi Intramax (desno) ... 30 Slika 24: Štirinajst funkcionalnih regij modeliranih po metodi CURDS (levo) in metodi Intramax (desno) ... 32 Slika 25: Petnajst funkcionalnih regij modeliranih po metodi CURDS (levo) in metodi Intramax (desno) ... 32 Slika 26: Šestnajst funkcionalnih regij modeliranih po metodi CURDS (levo) in metodi Intramax (desno) ... 32 Slika 27: Sedemnajst funkcionalnih regij modeliranih po metodi CURDS (levo) in metodi Intramax (desno) ... 32 Slika 28: Osemnajst funkcionalnih regij modeliranih po metodi CURDS (levo) in metodi Intramax (desno) ... 33 Slika 29: Devetnajst funkcionalnih regij modeliranih po metodi CURDS (levo) in metodi Intramax (desno) ... 33 Slika 30: Dvajset funkcionalnih regij modeliranih po metodi CURDS (levo) in metodi Intramax (desno) ... 33 Slika 31: Enaindvajset funkcionalnih regij modeliranih po metodi CURDS (levo) in metodi Intramax (desno) ... 33 Slika 32: Dvaindvajset funkcionalnih regij modeliranih po metodi CURDS (levo) in metodi Intramax (desno) ... 35 Slika 33: Triindvajset funkcionalnih regij modeliranih po metodi CURDS (levo) in metodi Intramax (desno) ... 35 Slika 34: Štiriindvajset funkcionalnih regij modeliranih po metodi CURDS (levo) in metodi Intramax (desno) ... 35 Slika 35: Petindvajset funkcionalnih regij modeliranih po metodi CURDS (levo) in metodi Intramax (desno) ... 35 Slika 36: Dvanajst funkcionalnih regij delovne mobilnosti v obdobju 2015 -2018 modelirane po metodi CURDS (vir: Drobne, 2019:34) ... 37 Slika 37: Primerjava dvanajstih območji srednješolske mobilnosti (črtkano) in dvanajstih območji delovne mobilnosti (polno) modelirano po metodi CURDS ... 38

(10)

VIII Jež, J. 2020. Funkcionalne regije srednješolskega izobraževanja v Sloveniji.

KAZALO PREGLEDNIC

Preglednica 1: Kriteriji za določitev ravni središč glede na opremljenost s storitvami splošnega pomena (SPRS 2050, 2020) ... 9 Preglednica 2: Primer podatkov o številu dijakov za občino Sežana ... 13 Preglednica 3: Primer tabele vhodnih podatkov za metodo CURDS ... 15 Preglednica 4: Struktura preglednice podatkov o srednješolski mobilnost dijakov za metodo Intramax... 15 Preglednica 5: Parametri modeliranja območij srednješolske mobilnosti - CURDS 2-25 FR 26

(11)

KRATICE

FR funkcionalna regija

CURDS ang. Centre for Urban and Regional Development Studies

(slov. Center za urbani in regionalni razvoj na Univerzi v Newcastlu) OPE osnovna prostorska enota

ODM območje delovne mobilnosti OSŠM območje srednješolske mobilnosti

TTWA ang. Travel to work Areas (slov. območje delovne mobilnosti, ODM) MIZŠ Ministrstvo za izobraževanje in šport

DM Delovna mobilnost

SPRS Strategije prostorskega razvoja Slovenije

(12)

X Jež, J. 2020. Funkcionalne regije srednješolskega izobraževanja v Sloveniji.

»Ta stran je namenoma prazna«

(13)

1 UVOD

Povezovanje in združevanje območji v regije sega že v Rimske čase, kar je omogočalo lažje upravljanje ozemlja. Od takrat je družbena ureditev doživela mnoge spremembe, a kljub temu ohranila težnje po regionalizaciji. V Evropi prevladujejo administrativne regije, ki temeljijo na zgodovinskih dejstvih ali zamejevanju homogenih območij na osnovi enega ali več faktorjev (OECD, 2002; Coombes et al., 2012).

Po letu 1991 je na ozemlju Republike Slovenije prišlo do precejšne prostorske razdrobljenosti.

Tu mislimo na veliko število občin, ki se je višalo predvsem na račun različnih političnih pritiskov. V zadnjih letih prihaja do spoznanja, da razdrobljenost in nastanek 212 občin nista dobra na vseh področjih razvoja. Posledica tega, je razmišljanje o združevanju na formalnem in neformalnem nivoju lokalnih skupnosti in večanju vpliva enajstih mestnih občin.

Območja z lastnostjo visoke frekvence notranjih interakcij in v katerih imajo posamezne prostorske enote močno povezanost, imenujemo funkcionalna regija. Takšne regije so po značaju heterogene ter se odražajo v medsebojnem dopolnjevanju in odvisnosti notranjih prostorskih enot (Drobne, 2016). Funkcionalne regije so prilagodljive in se lahko spreminjajo glede na razvoj družbe, tehnologije ter investicij v prostor (Drobne, 2021). Glavni cilj procesa funkcionalne regionalizacije tekom katerega se združujejo osnovne prostorske enote je posplošitev vzorcev interakcij funkcionalnih tokov in odnosov v prostoru.

V dosedanjih analizah in modeliranih funkcionalnih regijah so te predvsem temeljile na podatkih o delovni mobilnosti. Te analize potrjujejo trg dela kot bistveni kriterij za oblikovanje funkcionalnih regij, ki pa ga v povezavi z drugimi tokovi lahko dopolnimo in poglobimo razumevanje funkcionalnih regij. Metodi CURDS in Intramax omogočata uporabi tudi podatkov o drugačnih tokovih. Ena od oblik prostorske mobilnosti je tudi srednješolska mobilnost, ki je v nalogi predstavljena s tokovi dijakov, ki prehajajo meje občin in/ali ostajajo v občini bivališča.

Razumevanje, spremljanje in upoštevanje srednješolskega izobraževanja v prostorskem načrtovanju je ključ do družbenega in gospodarskega razvoja. Zaradi teh dejavnikov smo se v magistrskem delu posvetili razumevanju tokov srednješolskega izobraževanja in ocenjevanju povezav s tokovi delovne mobilnosti.

Namen magistrskega dela je bil modelirati in analizirati funkcionalne regije srednješolskega izobraženja v Sloveniji. Za izvedbo modeliranja od 2 do 25 funkcionalnih regij smo uporabili metodi CURDS in Intramax.

Magistrsko delo je razdeljena na šest poglavji. Za prvim poglavjem, ki je namenjeno uvodni predstavitvi naloge sledi pregled literature s področja srednješolskega izobraževanja, funkcionalnih regij, srednješolske mobilnosti ter metod CURDS in Intramax. Sledi poglavje, v katerem je opisana metodologija priprave podatkov in izvedba analize. V četrtem poglavju so predstavljeni rezultati, ki so razdeljeni na štiri sklope. V prvih dveh govorimo o številu srednjih šol po občinah in številu dijakov na izobraževanju po občinah. V tretjem sklopu rezultatov so predstavljeni tokovi dijakov z uporabo metode pajkove mreže. Modelirane funkcionalne regije po metodah CURDS in Intramax so predstavljene v zadnjem sklopu rezultatov. Sledi poglavje, v katerem smo ovrednotili rezultate in jih primerjali s funkcionalnimi regijami delovne mobilnosti (Drobne, 2019). Zaključno poglavje smo namenili povzetku ugotovitev in morebitni smeri nadaljnje uporabe območji srednješolske mobilnosti.

(14)

2 Jež, J. 2020. Funkcionalne regije srednješolskega izobraževanja v Sloveniji.

2 PREGLED LITERATURE 2.1 Funkcionalne regije

Posamezna območja ozemlja se lahko razlikujejo glede na njegove specifične prostorske sestave. Bližnja območja, ki se ločujejo na osnovi njihovih značilnostih in lastnostih so v literaturi poimenovana kot regije. Regionalizacija se skozi čas razvija in uporablja na različnih področjih od prostorskega načrtovanja, ekonomskih in statističnih analiz do tega, da se v času epidemičnih težav za potrebe omejevanje ustvarja nove navidezne meje.

Izraz regija, ki predstavlja krajino, ozemlje, predel, območje oziroma enovit del zemeljskega površja izhaja iz latinske besede regio (Tavzes, 2002).

Vrišer (1978) definira regijo kot posebej opredeljeno in organizirano prostorsko območje na zemeljskem površju, ki ima kopico specifičnih lastnosti. Termin regija je prav tako v uporabi tudi za poimenovanje posameznih administrativnih, ekonomskih ali naravnih prostorskih enot, na katerih prebivajo določene skupnosti.

V literaturi je opredeljenih več pristopov členitve regij. Drobne (2016) navaja delitev na formalne regije z notranjim homogenim območjem posplošenih vrednosti izbranih atributov in funkcionalne regije (FR) kot notranja heterogena območja, kar se odraža v odvisnosti in dopolnjevanju osnovnih prostorskih regij (OPE).

FR so definirane kot sistem v katerem so močno povezane večje in/ali manjše OPE, ki jih združujejo notranje interakcije. Takšno območje ima središče z opredeljeno ekonomsko in družbeno dejavnostjo, ki združuje trdno povezane OPE in tako tvorijo funkcionalno celoto (Drobne, 2016). V literaturi je moč zaznati več definicij in opredelitev izraza funkcionalna regija.

Če pogledamo na obravnavo FR iz širše perspektive vidimo, da temelji na prostorskih tokovih, interakcijah oziroma medsebojnih povezavah. Za FR v splošnem velja lastnost visoke frekvence notranjih regionalnih ekonomskih, gospodarskih in družbenih interakcij. Med te interakcije spadajo tudi trgovinske in storitvene dejavnosti, delovna mobilnost (DM), nakupovanje in izobraževanje (Johansson, 1998).

Posamezne teritorialne enote, ki odražajo tako družbene kot ekonomske interakcije znotraj tega območja označujemo kot funkcionalne regije. Z razmejitvijo celotnega ozemlja države na manjše enote, nastanejo FR, ki pa ni nujno, da se skladajo z zgodovinskimi ali geografskimi delitvami. FR torej homogeno pokrivajo celotno obravnavano območje (Drobne, 2016).

Pri analizi funkcionalnih regij je neglede na metodo pomembna določitev OPE. To so lahko popisni okoliši, krajevne četrti, naselja, lokalne skupnosti oziroma občine, pokrajine, itd.

2.1.1 Opredelitev območja srednješolske mobilnosti

Območje srednješolske mobilnosti (OSŠM) je teritorialno območje, kjer prevladujoč delež srednješolsko aktivnega prebivalstva živi in se izobražuje. Glavnino mest v izobraževalni ustanovah v tem območju zasedajo dijaki iz lokalnega območja. V magistrskem delu smo obravnavali občine v Slovenji kot OPE. OSŠM nastanejo z grupiranjem OPE, ki se združijo na osnovi šolskih tokov med njimi.

(15)

Srednješolska mobilnost je v nalogi predstavljena s tokovi dijakov, ki prehajajo meje občin in/ali ostajajo v občini bivališča. Tokovi ne predstavljajo le dnevnih migracij ampak tudi dijake, ki med tednom bivajo v dijaških domovih

Ko govorimo o srednješolski mobilnosti ne moremo zanemariti vloge občin in države, ki izvajata različne naloge in ukrepe kot so zagotavljanje javnega potniškega prometa in subvencioniranje vozovnic, do katerih so upravičeni dijaki, ki živijo najmanj dva kilometra od šole, gradnja dijaških domov in drugo. Subvencioniranje javnega potniškega prometa pripomore k temu, da dijaki obiskujejo tudi šole v nekoliko oddaljenejših krajih in ne samo v lokalni oziroma najbližji občini, kjer poteka srednješolsko izobraževanje.

2.2 Srednješolski izobraževalni sistem

Srednješolsko izobraževanje v Republiki Sloveniji ni obvezno in tako predstavlja prvo pomembno odločitev v mladostniškem življenju saj bo ta odločitev imela velik vpliv za naslednja leta. Zavedanje, da sta znanje ter informacije, ki jih s šolanjem posameznik pridobi poleg dela, surovin in kapitala ključna elementa družbenega in gospodarskega napredka prispeva, k temu, da se večina najstnikov odloči za srednješolsko izobraževanje. Kratek povzetek o srednješolskem izobraževanju v Sloveniji, ki ga navajamo v nadaljevanju, je povzetek opisa na MIZŠ (2021).

Šolski sistem v Sloveniji je zasnovan tako, da temelji na treh sklopih izobraževanja:

• osnovnošolsko,

• srednješolsko ter

• terciarno izobraževanje.

Za izvajanje programov srednješolskega izobraževanja so pristojne srednje šole, ki so lahko usmerjene v zgolj eno vrsto izobraževanja ali pa izvajajo več vrst programov. Večje srednje šole, ki izvajajo razširjeno programsko shemo so lahko organizirane kot šolski centri z več enotami.

Po osnovnošolskem izobraževanju, ki traja devet let in je v skladu z ustavo obvezno za vse otroke, ti lahko nadaljujejo šolanje v programih srednješolskega izobraževanja. Praviloma v prvi letnik srednje šole vstopajo generacije otrok, ki v tem letu dopolnijo 15 let. Glavne usmeritve srednješolskega izobraževanja v Sloveniji so (ibid.):

• omogočanje splošnega izobraževanja in pridobitve poklica celotnemu prebivalstvu,

• zagotavljanje najširšemu krogu prebivalstva najvišjo raven ustvarjalnosti,

• zagotavljanje najširšemu krogu prebivalstva najvišjo raven izobrazbe,

• vključevanja v sisteme, ki omogočajo povezovanja na ravni Evropske unije.

Področje srednješolskega izobraževanje je urejeno z več zakoni (ibid.):

• z Zakonom o organizaciji in financiranju vzgoje in izobraževanja (Uradni list RS, št. 16/07 – uradno prečiščeno besedilo, 36/08, 58/09, 64/09 – popr., 65/09 – popr., 20/11, 40/12 – ZUJF, 57/12 – ZPCP-2D, 47/15, 46/16, 49/16 – popr., 25/17 – ZVaj in 123/21) je določen način upravljanja ter financiranje in pogoji, ki so potrebni za opravljanje izobraževalne dejavnosti,

(16)

• izobraževanje v splošnih in strokovnih gimnazijah je urejeno z Zakonom o gimnazijah (Uradni list RS, št. 1/07 – uradno prečiščeno besedilo, 68/17, 6/18 – ZIO-1 in 46/19),

• izobraževanje s katerim dijaki pridobijo nižje ter srednje poklicne izobrazbe, srednje strokovne izobrazbe ter izpopolnjevanje in usposabljanje je urejeno z Zakonom o poklicnem in strokovnem izobraževanju (Uradni list RS, št. 79/06, 68/17 in 46/19),

• področje vajeništva kot obliko izobraževanja v srednjem poklicnem izobraževanju in v programih nadaljnjega poklicnega in strokovnega izobraževanja pri katerem se najmanj 50 % izobraževanja izvede s praktičnim usposabljanjem pri delodajalcu ureja Zakon o vajeništvu (Uradni list RS, št. 25/17).

• izobraževanja v srednjem splošnem in srednjem strokovnem izobraževanju se zaključi z maturo. Ta je urejena z Zakonom o maturi (Uradni list RS, št. 1/07 – uradno prečiščeno besedilo in 46/16 – ZOFVI-K), ki določa vsebino splošne in poklicne mature. Zakon ureja tudi sestavo in pristojnosti maturitetnih organov in proces ter način izvedbe mature,

• usmerjanje otrok in mladostnikov s posebnimi vzgojno-izobraževalnimi potrebami v izobraževalnem procesu ureja Zakon o usmerjanju otrok s posebnimi

potrebami (Uradni list RS, št. 58/11, 40/12 – ZUJF, 90/12, 41/17 – ZOPOPP in 200/20 – ZOOMTVI). Zakon tudi določa načine in oblike izvajanja vzgoje in izobraževanja,

• uresničevanje posebnih pravic prebivalcev avtohtone italijanske in madžarske narodne skupnosti ureja Zakon o posebnih pravicah italijanske in madžarske narodne skupnosti na področju vzgoje in izobraževanja (Uradni list RS, št.

35/01, 102/07 – ZOsn-F in 11/18),

• organizacija in subvencioniranje šolske prehrane je urejeno z Zakonom o šolski prehrani (Uradni list RS, št. 3/13, 46/14 in 46/16 – ZOFVI-K).

Srednješolsko izobraževanje se deli na tri vrste (MIZŠ, 2021);

• splošno izobraževanje, kamor so uvrščeni različni tipi gimnazijskih programov ter maturitetni tečaj, je usmerjeno, da dijaki nadaljujejo z izobraževanjem na

univerzah,

• poklicno izobraževanje, čigar namen je pridobitev poklica, ki omogoča dijakom vstop na trg dela in

• strokovno izobraževanje z namenom nadaljevanje izobraževanja v programih terciarnega izobraževanja.

Na sliki 1 je prikazana shema srednješolskega izobraževanja v Sloveniji. To je razdeljeno na različne programe z različnimi zaključki, ki omogočajo različne možnosti nadaljevanja izobraževanja. V nadaljevanju poglavja so podrobno predstavljene značilnosti in razlike programov.

(17)

Slika 1: Shema srednješolskega izobraževanja (povzeto po MIZŠ, 2021)

• Srednje splošno izobraževanje

Gimnazijsko izobraževanje, ki traja štiri leta je razdeljeno na splošno ter strokovno. Strokovni gimnazijskimi programi se najpogosteje izvajajo v tehniški, ekonomski in umetniški smeri.

Dijakom na umetniških gimnazijih je omogočeno izbiranje med glasbeno, plesno, likovno in dramsko-gledališko smerjo. Splošno gimnazijsko izobraževanje, s poudarkom na humanistiki in družboslovju je značilnost klasičnega programa. Dijakom, ki združujejo šport in izobraževanje omogočeno šolanje na gimnazijah s splošnim ali ekonomskim programom s poudarkom na športnem področju. V osnovi je vpis na gimnazijske programe mogoč za vse, ki so uspešno zaključili osnovnošolsko izobraževanje. Imajo pa srednje šole to možnost, da glede na program predpišejo posebne vpisne pogoje. Zaključek izobraževanja je kronan z uspešno opravljeno splošno maturo, ki je podlaga za vpis na univerzitetne študije.

• Maturitetni tečaj

Eno letni program maturitetnega tečaja (MT) je namenjen vsem, ki so uspešno končali srednje poklicno izobraževanje, srednje tehniško oziroma strokovno izobraževanje, tretji letnik gimnazije in so prekinili šolanje za najmanj obdobje enega leta ali zasebni program gimnazije.

Zasebni program gimnazije mora imeti priznan status javno-veljavnega programa, ki je bil potrjen s sklepom pristojnega strokovnega sveta, da zagotavlja minimalna znanja za uspešen zaključek šolanja.

Prav tako se lahko v maturitetni tečaj vpiše vsak, ki ni zaključil šolanja iz prejšnjega odstavka, je pa uspešno zaključil izobraževanje v osnovni šoli in je uspešno opravil preizkus znanja na

Srednje tehnično in

strokovno izobraževanje

Srednje poklicno izobraževanje Srednje

splošno

izobraževanje Nižje poklicno

izobraževanje MT

PT Poklicno

tehniško izobraževanje

Osnovnošolsko izobraževanje

Splošna

matura Poklicna

matura + 5.P MI/DI/PI

(18)

nivoju tretjega letnika gimnazije. Preizkus znanja je sestavljen iz obveznih in izbirnih predmetov splošne mature, ki so predpisane v zakonu, ki ureja maturo.

• Srednje tehnično in strokovno izobraževanje

Štiri letno izobraževanje v programih srednjega strokovnega izobraževanja se zaključi s poklicno maturo, ki dijakom omogoča nadaljevanje izobraževanja v študijskih programih višjega in visokega strokovnega izobraževanja. Z dodatnim opravljanjem splošne mature iz petega predmeta (5.P) je mogoč tudi vpis na nekatere univerzitetne študijske programe.

• Srednje poklicno izobraževanje

Tri letno srednje poklicno izobraževanje, ki se lahko izvaja tudi v vajeniški obliki, se konča z zaključnim izpitom. Po uspešno zaključenem izobraževalnem programu je mogoč vpis v ustrezne izobraževalne programe poklicno-tehniškega izobraževanja. Po opravljenem številu predpisanih let delovnih izkušen.je mogoče pristopiti k mojstrskemu (MI), delovodskem (DI) ali poslovodskem izpitu (PI).

• Poklicno-tehniško izobraževanje

Dve letni program je namenjen dijakom, ki so že uspešno končali srednje poklicno izobraževanje. Program se zaključi s poklicno maturo, ki je enaka kot po zaključku srednje tehničnega in strokovnega izobraževanja in omogoča enake možnosti nadaljevanja izobraževanja na terciarni ravni. Dijaki lahko opravijo tudi enoletni maturitetni tečaj ali pri opravljanju poklicne mature opravijo še izpit iz tako imenovanega petega predmeta.

• Poklicni tečaj

Za vse tiste, ko so uspešno zaključili četrti letnik gimnazije ali zaključni letnik izobraževalnega programa za pridobitev srednje strokovne izobrazbe in imajo željo po pridobitvi strokovne izobrazbe je na voljo poklicni tečaj (PT). Izobraževanje traja eno leto in se zaključi s poklicno maturo.

• Nižje poklicno izobraževanje

Če za vse preostale programe kot minimalni pogoj za vpis velja dokončano devetletno osnovnošolsko izobraževanje je za vpis v nižje poklicno izobraževanje dovolj že zaključen sedmi razred. Vpis je mogoč tudi tistim, ki so uspešno končali osnovnošolsko izobraževanje po prilagojenem programu z nižjim izobrazbenim standardom.

Nižje poklicno izobraževanje poteka dve leti. Z uspešno opravljenim zaključnim izpitom si dijak zagotovi nižjo poklicno izobrazbo oziroma poklic. K opravljanju zaključnega izpita lahko pristopijo tudi dijaki, ki so dosegli predpisano število kreditnih točk ter so opravili preostale določene obveznosti, ki so predpisane s programom.

2.2.1 Prostorska razporeditev

Sistem srednjega šolstva v Sloveniji je centraliziran. To pomeni, da se odločitve o ustanavljanju, financiranju šol, sprejemanju ter razporeditvi izobraževalnih programov sprejema na državni ravni. Temeljni dokument prostorskega razvoja Republike Slovenije izhaja iz junija 2004, ko je bila v Državnem zboru sprejeta Strategijo prostorskega razvoja

(19)

Slovenije (SPRS, 2004). Priprava tega strateškega prostorskega akta je potekala pod vodstvom Urada za prostorski razvoj v okviru takratnega Ministrstva za okolje, prostor in energijo. Pristojno ministrstvo za izobraževanja mora pri razporeditvi šolskih programov upoštevati želje in razvoj gospodarstva v lokalnem okolju. Le na ta način lahko zagotovi doseganje zastavljenih ciljev v strategiji.

Slovenija si je v SPRS iz leta 2004 (ibid.) zadala cilj razvoja urbanega sistema, kateri predstavlja povezanost naselij v Sloveniji. Razvoj policentričnega urbanega sistema je osnovan na zagotavljanju večjega števila urbanih središč, ki razpolagajo z zadostno stanovanjsko zmogljivostjo ter številom delovnih mest, dejavnosti socialnega varstva in izobraževanja, ki so potrebne za doseganje kakovostnega urbanega življenja.

Središča, ki so vključena v zasnovo policentričnega omrežja prikazana na sliki 2 predstavljajo (SPRS 2004):

• nacionalna središča mednarodnega pomena (Ljubljana, Maribor, Koper),

• središča nacionalnega pomena (Celje, Kranj, Murska Sobota, Nova Gorica, Novo mesto, Postojna, Ptuj, Velenje, somestja Jesenice–Radovljica, Sevnica–

Krško–Brežice, Slovenj Gradec–Dravograd–Ravne na Koroškem in Trbovlje–

Zagorje-Hrastnik),

• središča regionalnega pomena (Ajdovščina, Črnomelj, Gornja Radgona, Idrija, Ilirska Bistrica, Kočevje, Lendava, Ljutomer, Ormož, Sežana, Škofja Loka, Tolmin, Tržič in somestji Rogaška Slatina–Šmarje pri Jelšah in Domžale–Kamnik) ter

• središča medobčinskega pomena (Bovec. Cerknica, Cerkno, Gornji Petrovci, Grosuplje, Laško, Lenart, Litija, Logatec, Metlika, Mozirje, Radlje ob Dravi, Ribnica, Ruše, Slovenska Bistrica, Slovenske Konjice, Šentjur, Trebnje, Vrhnika, Žalec).

Središča mednarodnega vpliva se zaradi svoje velikosti in vloge razvijajo v pomembne tehnološke in industrijske parke z dobro mednarodno prometno povezavo (ibid.).

Dejavnosti družbene infrastrukture, oskrbnih, storitvenih, upravnih in preostalih dejavnosti ter najpomembnejša ekonomska območja s prometnimi vozlišči so umeščena v središča nacionalnega in regionalnega pomena. Z umeščanjem najpomembnejših javnih funkcij je zagotovljena dostopnost teh funkcij najširšemu krogu prebivalstva. Ta središča so lokacijsko primerna za zagotavljanje zdravstvene oskrbe na terciarni in sekundarni ravni, visokega in višjega (strokovnega) izobraževanje, sodnih in upravnih postopkov ter bolj specializiranih socialno varstvenih nalog (ibid.).

Omrežje medobčinski središč zagotavlja uravnotežen dostop do raznovrstnih gospodarskih in storitvenih dejavnosti na srednji ravni. Njihovo zaledno območje je lahko sestavljeno z območji večjega števila lokalnih skupnosti. Med glavne dejavnosti središč medobčinskega pomena se uvršča socialno varstvo (centri za socialno delo, za zaposlovanje ter varstvo starejših), osnovnošolsko in srednješolsko izobraževanja ter sodstvo (okrajna sodišča) (ibid.).

(20)

Slika 2: Zasnova policentričnega urbanega sistema in razvoj širših mestnih območij (vir: SPRS, 2004: 24) Glavni namen mreže javnih šol je omogočiti srednješolsko izobraževanje vsem, ki so uspešno zaključili osnovnošolsko izobraževanje. Država poskuša z razporeditvijo programov in s skupnim številom vpisnih mest na državnem nivoju zadostiti interese šolajočih in hrkati zadostiti potrebam gospodarstva pa kadru. Mimo dejstva, da imajo večja regijska središča večjo ponudbo šolskih programov ne moremo zato je pomembna naloga države, da omogoči tistim, ki na šolanje prihajajo iz oddaljenejših krajev bivanje v dijaških domovih oziroma poskrbi za prometno infrastrukturo (Eurydice, 2021).

V februarju 2020 je bil izdan osnutek Strategije prostorskega razvoja Slovenije 2050 (SPRS 2050; SPRS 2050, 2020), ki še naprej sledi načelu policentričnega razvoja in racionalne organizacije dejavnosti v prostoru. Takšna sistemska razporeditev središč poselitve nudi homogeno pokritost celotnega ozemlja Republike Slovenije. Strategija zagotavlja, da 80 % prebivalcev prebiva v radiju 25 kilometrov od središča najmanj druge ravni in 90 % do središča, ki je uvrščeno v tretjo raven. Cilj prostorske razporeditve je ohranitev vsaj takšnega nivoja dostopnosti in opremljenosti središč. Za gravitacijska območja v radiju racionalnega dostopa se dostopnost zagotavlja s kakovostno prometno infrastrukturo višjega nivoja in je ob tem poskrbljeno za varnost vseh udeležencev prometa (SPRS 2050, 2020). Slika 3 prikazuje središča policentričnega urbanega sistema Slovenije z območji koncentracije prebivalcev po SPRS 2050 (2020).

(21)

Slika 3: Središča policentričnega urbanega sistema Slovenije z območji koncentracije prebivalcev (vir: SPRS 2050, 2020: 33)

Kot je razvidno v preglednici 1 je poleg zdravstva javne uprave, sodstva in kulture eden od kriterijev za definiranje ravni središča glede na opremljenost s storitvami splošnega pomen tudi šolstvo. Kriterij predpisuje sedež srednje šole za središča na četrti ravni.

Preglednica 1: Kriteriji za določitev ravni središč glede na opremljenost s storitvami splošnega pomena (SPRS 2050, 2020)

2.3 Metoda CURDS

Začetki metode CURDS segajo v drugo polovico sedemdesetih let prejšnjega stoletja, ko so se Commbes in sodelavci (1979) začeli posvečat problematiki dnevnih urbanih sistemov (ang.

Daily Urban Systems, DUS) v Veliki Britaniji. Tako je bila v letu 1979 prvič razvita metoda, ki upošteva kriterije samozadostnosti in vpliv velikosti mesta v navadah delovno aktivnega prebivalstva pri vožnji na delo (Gorišek, 2016).

(22)

Kot naslednji mejnik pri razvoju metode CURDS je zapisan v leto 1982, ko so se razvijalci te metode začeli ukvarjati s prostorsko širšim problemom, tj. z analizo območij delovne mobilnosti (ODM). V začetnih letih je bila metoda imenovana kot TTWA (ang. Travel to work Areas). Za razliko od predhodnega algoritma so bile odpravljene težave s prekrivanjem območji, eno- nivojska omejitev, več-vozličnost in zahteva po prekritju celotnega ozemlja države. Območja TTWA so zasnovali z uporabo dvo-nivojskega algoritma, kateri je v desetih korakih določil ODM za celotno ozemlje Velike Britanije. Rezultat je bil delitev na višjo in nižjo raven. Višja raven je bila sestavljena iz 20-tih metropolitanskih regij in 115-tih prostih regij medtem, ko je nižja raven bila sestavljena iz 20-tih dominantnih regij in 93-tih ne dominantnih regij (Coombes in sodelavci, 1982).

Druga različica metode CURDS je bila predstavljena leta 1986 (Coombes in sod., 1986), ki opredeljuje ODM z uporabo statističnih omejitev s ciljem doseči čim večjo število ločenih območji ODM, ki v celoti ustrezajo predpisanih pogojem in omejitvam. Prvotni namen te metode je bilo zbiranje informacij o lokalni nezaposlenosti v Veliki Britaniji. Avtorji metode so pri razvoju sledili cilju, da določena ODM ustrezajo pogojema samozadostnosti ODM in velikosti (številu delovno aktivnega prebivalstva). Posodobljena različica predvideva homogeno prekritost celotnega območja države z območji TTWA ter omogoča ponovljivost z uporabo enakih parametrov.

Tretjo in zadnjo verzijo metode sta leta 2008 predstavila Coombes in Bond (2008). Ta predstavlja prenovljeno in poenostavljeno verzijo iz leta 1986 in omogoča določanje parametrov števila delovno aktivnega prebivalstva in samozadostnosti, s čimer teoretično omogoči hkratno modeliranje ODM na širših območjih (tudi na območju celotnega otoka Velike Britanije). Vse te spremembe so bile vključene v nov algoritem vendar se je kljub temu ohranila rdeča nit določitve čim višjega števila samostojnih ODM na osnovi podatkov popisa prebivalstva ob izpolnjevanju podanih statističnih kriterijev (Coombes in Bond, 2008).

V magistrskem delu smo za modeliranje funkcionalnih regij uporabili zadnjo različico metode CURDS, ki sta jo zasnovala Coombes in Bond v letu 2008. Metoda CURDS sicer ne omogoča neposredne določitve števila modeliranih regij, kljub temu pa je v osnovi algoritem CURDS robusten in še vedno dovolj občutljiv na spremembe vhodnih parametrov, ki vplivajo na določitev območij (ibid.).

Gorišek (2016), Drobne, Borovnik in Lakner (2018) ter Drobne (2019, 2020) opisujejo in navajajo še nekatere druge primere uporabe metode CURDS (poleg uporabe za Veliko Britanijo):

• Watts (2009, 2013) za Avstralijo,

• Persyn in Torfs (2011) sta analizirala funkcionalne regije trgov dela Belgije,

• Van der Laan in Schalke (2001) sta opredelila funkcionalne trge dela za Nizozemsko,

• Klapka in sodelavci (2014) so opredelili regije za potrebe regionalnega načrtovanja Češke,

• Halás in sodelavci (2018) so analizirali ODM Češke, Slovaške in Madžarske,

• Palttila (2017) je analiziral trge dela za Finsko,

• Franconi in sodelavci (2016, 2017) so opredelili funkcionalne trge dela za Italijo,

• Papps in Newell (2002) sta členila ozemlje Nove Zelandije na ODM,

(23)

• Casado-Díaz (2000, 2003) je izvedel regionalizacija ozemlja Španije na ODM,

• Drobne, Borovnik in Lakner (2018) so analizirali funkcionalne regije na mikro in makro ravni Slovenije; Drobne (2019, 2020a) je analiziral funkcionalne regije kot podlago za ustanovitev pokrajin v Sloveniji; Drobne (2020b, 2021) ter Drobne in Brezovnik (2021) pa so izvedli primerjalno analizo funkcionalnih regij Slovenije modeliranih z različnimi metodami.

Našteti primeri so le nekateri izmed mnogih primerov uporabe metode CURDS z uporabo podatkov o tokovih delovne mobilnosti. V nadaljevanju naloge se bomo osredotočili na uporabo podatkov o srednješolski mobilnosti.

2.4 Metoda Intramax

Metoda Intramax se uvršča med hierarhične metode razvrščanje v skupine in sta jo sredi 70.

let preteklega stoletja razvila Masser in Brown (1975, 1977), da bi preučila strukturo tokov z uporabo kvadratne matrike. To matriko sestavljajo tokovi interakcij znotraj OPE in med njimi.

Metoda poskuša v postopku združevanja OPE maksimirati delež interakcij, ki oblikujejo diagonalne elemente matrike, s čimer se v celotnem sistemu zmanjša delež čezmejnih tokov v celotnem sistemu (Masser in Brown, 1975).

Po mnenju Masser-ja ter Brown-a (1977) sta glavni področji na katerih se uporablja metoda Intramax:

• podatkovna analiza o interakcijah na multinivojskih strukturah ter z njo povezana vprašanja o zmanjšanju podatkovne količine,

• postopki funkcionalne regionalizacije ali razmejitev OPE.

Podroben pregled primerov uporabe metode Intramax za analizo funkcionalnih regij je izvedel Drobne (2016, 2019, 2020b, 2021). Avtor je za Slovenijo analiziral območja trga dela (Drobne, 2016), upravnih in statističnih regije (Drobne in Bogataj, 2012a, 2012b) ter storitvene regije (Drobne in Bogataj, 2014, 2015). Metodo Intramax so raziskovalci uporabili za analizo na številnih različnih področjih; na primer: za modeliranje prometnih regij (Krygsman, de Jong in Nel, 2009), za analizo območij stanovanjskih trgov (Goetgeluk in de Jong, 2007; Jeagel, 2012, 2013), za analizo telekomunikacijskih regij (Fisher in sodelavci, 1993), za analizo trgovinskih regij (Kohl in Brouver, 2014), za analiziranje ekonomsko funkcionalnih regij (Mitchell in Watts, 2010) za analizo trga različnega blaga (Brown in Pitfield, 1990) itd.

2.5 Metoda pajkove mreže

Eno izmed temeljnih metod mapiranja prostorskih interakcij predstavlja metoda pajkove mreže.

Pri kartiranju je ključno, da je končni prikaz pregleden, kar pa lahko nastane problematično pri večjem številu podatkov. V izogib tem težavam je razširjena uporaba filtriranja in na ta način izboljšati preglednost. V ESRI programskem okolju ArcMap je mogoče doseči zadovoljive rezultate z uporabo primerne simbologije. Še posebno je uporabno pri naknadnem odstranjevanju določenih elementov, saj se pri tem ne izgubijo podatki na sloju. Na ta način se izognemo izločanju podatkov že pred začetkom izrisovanja in s poizkušanjem ugotovimo kakšen obseg podatkov želimo, da je prikazan na karti, da bo dosežena dobra preglednost (Peterka, 2019).

(24)

Pri izrisovanju prostorskih interakcij običajno eliminiramo tiste interakcije pri katerih vrednost uteži ne doseže določene mejne vrednosti. V prvem koraku metode pajkove mreže se ustvarijo povezave med lokacijami, ki so zapisane v podatkovnem sloju lokacij. Te lokacijske povezave med 𝑖𝑖 in 𝑗𝑗 poimenujemo 𝑃𝑃𝑖𝑖𝑗𝑗 ter jim pripišemo enolični identifikator, ki je ključnega pomena za povezavo interakcije s tabelo pripadajočih utežeh (ibid.). V našem primeru je število dijakov, ki na srednješolsko izobraževanje prehajajo iz občine stalnega prebivališče v občino srednje šole predstavljajo utež.

Predstavitev metode pajkove mreže je povzeta po Peterka (2019). Prav tako so bila v sklopu tega magistrskega dela za avtomatiziran postopek izrisa metode pajkove mreže uporabljena orodja istega avtorja (ibid.).

Slika 4: Tokovi povprečne letne delovne mobilnosti med občinami Republike Slovenije v obdobju 2015 -2018 (vir:

Drobne, 2020: 23).

V literaturi se ta metoda izrisa tokov pogosta uporablja pri prikazu tokov delovne mobilnosti.

Primer takšne uporabe metode pajkove mreže je predstavljen na sliki 4, kjer so prikazani tokovi povprečne letne delovne mobilnosti med občinami Republike Slovenije v obdobju 2015 – 2018.

Avtor je zaradi preglednosti prikazal le tokove s 50 ali več delovni mobilnih in tako poudaril močne interakcije delovne mobilnosti z Ljubljano, ki se kažejo predvsem vzdolž avtocestnega križa iz smeri Primorske, Gorenjske, Dolenjske, Štajerske, smeri Celja in Kočevja.

(25)

3 METODOLOGIJA

V tem poglavju so v prvem delu predstavljeni podatki, ki so bili uporabljeni za izvedbo analize in modeliranja. V nadaljevanju pa smo predstavili sam postopek priprave podatkov in modeliranja funkcionalnih regij srednješolskega izobraževanja Slovenije z metodama CURDS in Intramax. Analiza je bila izvedena za šolsko leto 2019–2020.

3.1 Podatki

Osnovni podatki, ki so bili uporabljeni za analizo modeliranja območij srednješolske mobilnosti v Sloveniji za šolsko leto 2019-2020:

• podatki o številu dijakov, ki prehajajo iz občine stalnega prebivališča v občino izobraževanja (MIZŠ, 2020) ter

• grafični in atributni podatki občin v Republiki Sloveniji (GURS, 2021).

3.1.1 Podatki o mobilnosti dijakov

Podatki o številu dijakov, ki prehajajo na izobraževanje iz občine stalnega prebivališča v občino izobraževanja so bili pridobljeni s strani Ministrstva za izobraževanje, znanost in šport (MIZŠ, 2020). Podatki so bili strukturirani, tako, da so prikazovali koliko dijakov prihaja iz posamične občine v občino na izobraževanja. Primer pridobljenih podatkov v *.xlsx formatu je prikazan v preglednici 2, kjer so podatki o tem koliko dijakov iz posamične občine se izobražuje v občini Sežana.

Preglednica 2: Primer podatkov o številu dijakov za občino Sežana

Občina šolanja Občina stalnega prebivališča dijaka Število dijakov

SEŽANA neznana 9

ILIRSKA BISTRICA 16

PIVKA 20

POSTOJNA 28

AJDOVŠČINA 7

BRDA 1

KOBARID 1

MIREN-KOSTANJEVICA 5

NOVA GORICA 12

RENČE-VOGRSKO 4

VIPAVA 4

ŠEMPETER-VRTOJBA 3

ANKARAN 4

DIVAČA 22

HRPELJE-KOZINA 27

PIRAN 4

SEŽANA 161

IZOLA 11

KOMEN 34

KOPER 43

(26)

3.1.2 Grafični in atributni podatki občin v Republiki Sloveniji

Grafični ter atributni podatki občin v Republiki Sloveniji za izvedbo analize, so bili pridobljeni na spletnem portalu e-Geodetski podatki, za katerega skrbi Geodetska uprava Republike Slovenije (GURS, 2021). Občinski podatki so uvrščeni v bazo Registra prostorskih enot. Poleg grafičnih podatkov v formatu *.shp, v katerem je vektorski zapis geometrijskih in atributnih podatkov je bil pridobljen tudi šifrant občin, ki je priložen v prilogi magistrskega dela. Pri obravnavi in izvedbi analize, je bilo uporabljenih vseh 212 občin.

3.2 Metoda dela

Območja srednješolske mobilnost za Slovenijo smo modelirali z dvema različnima metodama.

Za modeliranje z metodo CURDS smo uporabili vgrajeno knjižnico LabourMarketAreas (Franconi in sod., 2017), ki smo jo uporabili za združevanje OPE oziroma občin Slovenije v OSŠM. Knjižnica temelji na programskem jeziku R, ki je razširjeno programsko orodje in programski jezi za izvajanje podatkovnih analiz.

Za modeliranje z metodo Intramax smo uporabili programsko kodo v orodju za tehnično računanje Mathematica 12.0 (Drobne, 2016; Drobne in Lakner, 2016).

3.2.1 Priprava podatkov

Iz pridobljenih podatkov s strani MIZŠ o srednješolskih tokovih med občinami stalnega prebivališča in šolanja, smo v prvem koraku po predpisanih pravilih ustrezno pripravili vhodno datoteko za uvoz v program RStudio. Za vsako relacijo smo na podlagi imena občine šolanje in občine stalnega prebivališča ter uporabe šifranta občin pripisali identifikacijsko številko občine. Iz tabele smo izbrisali vrstice, ki so imele neznano občino stalnega prebivališča. Za relacije, ki niso bile v prvotnih podatkih smo dodali vrednost 0, tako da je končna tabela imela 44.944 vrstic z zahtevano strukturo vhodne datoteke za uvoz v program R:

• prvi stolpec (atribut) predstavlja identifikacijsko številko občine stalnega prebivališča dijakov oz. izvora (»sobc_izv«),

• drugi stolpec (atribut) predstavlja identifikacijsko številko občino srednje šole oz.

ponora (»sobc_pon«),

• tretji stolpec (atribut) predstavlja število dijakov na relaciji (»dijaki_19_20«).

Iz preglednici 3, ki prikazuje del podatkov srednješolske mobilnosti je razvidno, da v občini Ajdovščina (šifra 1) srednjo šolo obiskuje 164 dijakov iz te občine ter da en dijak opravlja srednješolsko izobraževanje v občini Celje (šifra 11).

(27)

Preglednica 3: Primer tabele vhodnih podatkov za metodo CURDS

SOBC_IZV SOBC_PON DIJAKI_19_20

1 1 164

1 2 0

1 3 0

1 4 0

1 5 0

1 6 0

1 7 0

1 8 0

1 9 0

1 10 0

1 11 1

… … …

Zaradi omejitev metode CURDS, ki ni dajala primernih rezultatov ob uporabi osnovnih podatkov z zelo velikim številom praznih tokov (0), smo pred uvozom v program R števila dijakov še dopolnili na način:

• vrednosti 0 nadomestili z 1 in

• vrednosti večje od 0 pomnožili z 100.

S pomočjo programskega orodja Microsoft Excel smo ustrezno uredili matrično obliko. Tako pripravljeni podatki so bili osnova za uvoz v program Mathemetica in uporabo metode Intramax. V preglednici 4 je prikazana struktura podatkov srednješolske mobilnosti dijakov, ki je bila uporabljena za modeliranje FR po metodi Intramax. V prvem stolpcu in vrstici so zapisane šifre občin. Posamična vrednost v vrstici in stolpcu pa nato predstavlja število dijakov.

Število 164 v 2. vrstici in 2. stolpcu pove, da 164 dijakov iz občine Ajdovščina obiskuje šolo v domači občini.

Preglednica 4: Struktura preglednice podatkov o srednješolski mobilnost dijakov za metodo Intramax

1 2 3 4 5 6 … 213

1 164 0 0 0 0 0 … 0

2 0 0 0 0 0 0 … 0

3 0 0 0 0 0 0 … 0

4 0 0 0 0 0 0 … 0

5 0 0 0 0 0 0 … 0

6 3 0 0 0 0 0 … 0

7 12 0 0 0 0 0 … 0

… … … … …

213 0 0 0 0 0 0 0 0

(28)

3.2.2 Metoda CURDS

Modeliranje FR z metodo CURDS je potekalo v programu RStudio, katerega programsko okno je prikazano na sliki 4. Za izvedbo analize smo morali namestiti knjižno LabourMarketAreas, ki jo sestavlja algoritem, ki je osnovan na metodi CURDS. Ta algoritem je bil predstavljen v Coombes in Bond (2008). Ta metoda predstavlja prenovljeno tretjo verzijo algoritma za združevanje OPE v OSŠM; prvo različico je opredelil Coombes in sod. (1986). Za delovanje knjižnice LabourMarketAreas je potrebno namestiti tudi knjižnico data.table, ki je namenjena obdelavi večjega števila podatkov. Za razliko od knjižnice LabourMarketAreas se ta ob prvem zagonu knjižnice LabourMarketAreas v programu RStudio namesti samodejno.

Slika 5: Prikaz programskega okna RStudio

Algoritem CURDS je zasnovan tako, da na osnovi izbranih parametrov združuje OPE v OSŠM.

V postopku modeliranja FR po metodi CURDS je osnovno načelo, ki ga poskušamo uveljaviti maksimalne notranje tokove in minimalne zunanje tokove. V nadaljevanju je matematična formulacija algoritma CURDS povzeta po (Drobne, Borovnik in Lakner, 2018; Drobne, 2020).

Če 𝑓𝑓_ℎ𝑘𝑘 predstavlja tok srednješolske mobilnosti, ki poteka iz OPE h v OPE k oziroma predstavlja 𝑓𝑓_ℎ𝑘𝑘 število dijakov s stalnim prebivališčem v izvoru h in se šolajo v ponoru k, potem je:

𝑅𝑅𝑖𝑖 =� 𝑘𝑘𝑓𝑓𝑖𝑖𝑘𝑘 š𝑡𝑡𝑡𝑡𝑡𝑡𝑖𝑖𝑡𝑡𝑡𝑡 𝑑𝑑𝑖𝑖𝑗𝑗𝑑𝑑𝑘𝑘𝑡𝑡𝑡𝑡,ž𝑖𝑖𝑡𝑡𝑖𝑖𝑗𝑗𝑡𝑡 𝑡𝑡 𝑂𝑂Š𝑀𝑀 𝑖𝑖 𝑊𝑊_𝑖𝑖 =� ℎ𝑓𝑓_𝑖𝑖ℎš𝑡𝑡𝑡𝑡𝑡𝑡𝑖𝑖𝑡𝑡𝑡𝑡 𝑑𝑑𝑖𝑖𝑗𝑗𝑑𝑑𝑘𝑘𝑡𝑡𝑡𝑡,𝑘𝑘𝑖𝑖 𝑠𝑠𝑡𝑡 š𝑡𝑡𝑡𝑡𝑑𝑑 𝑡𝑡 𝑂𝑂Š𝑀𝑀 𝑖𝑖 𝑅𝑅𝑊𝑊_𝑖𝑖=𝑓𝑓_{𝑖𝑖𝑖𝑖} š𝑡𝑡𝑡𝑡𝑡𝑡𝑖𝑖𝑡𝑡𝑡𝑡 𝑑𝑑𝑖𝑖𝑗𝑗𝑑𝑑𝑘𝑘𝑡𝑡𝑡𝑡,𝑘𝑘𝑖𝑖 ž𝑖𝑖𝑡𝑡𝑖𝑖𝑗𝑗𝑡𝑡 𝑖𝑖𝑖𝑖 𝑠𝑠𝑡𝑡 š𝑡𝑡𝑑𝑑𝑗𝑗𝑡𝑡 𝑡𝑡 𝑂𝑂Š𝑀𝑀 𝑖𝑖

(29)

V osnovi ločimo dva tipa samozadostnosti:

• Na stani ponudbe,

𝑆𝑆𝑆𝑆𝑆𝑆𝑆𝑆 =𝑅𝑅𝑊𝑊𝑖𝑖

𝑊𝑊𝑖𝑖

SSSC predstavlja obseg možnosti šolanja dijakov v lokalnem okolju. Visoka stopnja SSSC označuje relativno zaprto FR, kar pomeni, da se velik delež dijakov izobražuje znotraj FR.

Nizka stopnja SSSC označuje relativno odprto FR, kar pomeni, da se velik delež dijakov izobražuje v ostalih FR.

• Na strani povpraševanja,

𝐷𝐷𝑆𝑆𝑆𝑆𝑆𝑆=𝑅𝑅𝑊𝑊_𝑖𝑖 𝑊𝑊_𝑖𝑖

DSSC predstavlja delež možnosti bivanja dijakov v FR. Visoka raven DSSC nam pove, da ima veliko število dijakov v FR tam tudi stalno prebivališče. Nasprotno pa nizka stopnja DSSC predstavlja, da ima velik delež dijakov v FR stalno prebivališče v ostalih FR.

Pri vrednotenju oziroma modeliranju FR po metodi CRUDS je poleg samozadostnosti prav tako pomemben tudi kriterij števila dijakov. Za izvedbo modeliranja FR z metodo CURDS je potrebno pred pričetkom iteracij opredeliti štiri parametre, ki vplivajo na končni rezultat:

• 𝑚𝑚𝑖𝑖𝑖𝑖WP - minimalno število dijakov na območju OSŠM (Predstavlja minimalni

kriterij za število dijakov. Opredeljuje, kolikšno mora biti minimalno število dijakov v OPE, da ta tvori OSŠM. Število mora biti večje od 0.),

• 𝑡𝑡𝑑𝑑𝑡𝑡WP - ciljno število dijakov na območju OSŠM (Predstavlja ciljni kriterij za število dijakov. Določena vrednost mora biti višja od parametra minWP.),

• 𝑚𝑚𝑖𝑖𝑖𝑖SC - minimalna stopnja samozadostnosti OSŠM (Število na intervalu med 0 in

1, ki opredeljuje minimalni kriterij samozadostnosti, ki je še sprejemljiv, da OPE postane OSŠM. Pravilen izbor parametra je še posebej bistven za OPE z višjim številom dijakov, da lahko zaradi manjše samozadostnosti postanejo OSŠM.

Vrednost je največkrat določena na intervalu od 0,6 do 0,7.),

• 𝑡𝑡𝑑𝑑𝑡𝑡SC - ciljna stopnja samozadostnosti OSŠM (Število na intervalu od 0 do 1 in opredeljuje željeni kriterij za samozadostnost. Vrednost števila mora biti višja od minWP. Ključno je za OPE z nižjim številom dijakov, da lahko tudi ta postanejo OSŠM. Vrednost je največkrat določena na intervalu od 0,75 do 0,9.).

Obravnavamo nižjo od obeh stopenj samozadostnosti.

𝑆𝑆𝑆𝑆= min (SSSC, DSSC)

S pogojem ustreznosti algoritem CURDS preveri primernost posameznih generiranih OSŠM.

Pogoj, ki je operativno opredeljen s funkcijo, predstavlja kompromis med številom dijakov v FR (WP) in mero samozadostnosti (SC). Veljavnostna funkcija 𝑓𝑓_𝑣𝑣(𝑊𝑊𝑃𝑃,𝑆𝑆𝑆𝑆) je odvisna od definiranih parametrov.

(30)

𝑓𝑓_𝑣𝑣(WP, SC) =�1− �1−𝑚𝑚𝑖𝑖𝑖𝑖𝑆𝑆𝑆𝑆

𝑡𝑡𝑑𝑑𝑡𝑡𝑆𝑆𝑆𝑆 � 𝑚𝑚𝑑𝑑𝑚𝑚 �

𝑡𝑡𝑑𝑑𝑡𝑡𝑊𝑊𝑃𝑃 − 𝑊𝑊𝑃𝑃

𝑡𝑡𝑑𝑑𝑡𝑡𝑊𝑊𝑃𝑃 − 𝑚𝑚𝑖𝑖𝑖𝑖𝑊𝑊𝑃𝑃, 0��𝑚𝑚𝑖𝑖𝑖𝑖(𝑆𝑆𝑆𝑆,𝑡𝑡𝑑𝑑𝑡𝑡𝑆𝑆𝑆𝑆) 𝑡𝑡𝑑𝑑𝑡𝑡𝑆𝑆𝑆𝑆 Pogoj veljavnosti določa, da skupek OPE postane FR, če velja:

𝑓𝑓_𝑣𝑣(WP, SC)≥𝑚𝑚𝑖𝑖𝑖𝑖𝑆𝑆𝑆𝑆 𝑡𝑡𝑑𝑑𝑡𝑡𝑆𝑆𝑆𝑆

Ta pogoj se preveri po vsakem koraku združevanja, saj algoritem korakoma združuje OPR/FR med katerimi obstaja najmočnejša vez 𝐿𝐿_ℎ𝑘𝑘, ki je opredeljena s tokovi srednješolske mobilnosti:

𝐿𝐿_ℎ𝑘𝑘= 𝑓𝑓_ℎ𝑘𝑘²

𝑅𝑅_ℎ𝑊𝑊_𝑘𝑘+ 𝑓𝑓_𝑘𝑘ℎ² 𝑅𝑅_𝑘𝑘𝑊𝑊_ℎ

kjer je 𝑓𝑓_ℎ𝑘𝑘 število dijakov, ki prebiva v OPE/FR h in se šola v OPE/FR k, in 𝑓𝑓_𝑘𝑘ℎ število dijakov, ki prebiva v OPE/FR k ter se šola v OPE/FR h, 𝑅𝑅ℎ število dijakov v OPE/FR h, 𝑊𝑊𝑘𝑘 število šolskih mest v izobraževalnih ustanovah v OPE/FR k.

Po določitvi prevladujoče OSŠM za obravnavano OPE z mero povezanosti, preveri njena veljavnost. Če dodeljena obravnavana OPE povzroči povečanje veljavnost prevladujočega OSŠM se k temu območju tudi dejansko priključi. V nasprotnem primeru je ta OPE uvrščena na tako imenovani rezervni seznam. Tudi v primeru, ko prevladujoča OSŠM za OPE ne obstaja, se ta direktno uvrsti na rezervni seznam. Algoritem izvaja proces razčlenitve in grupiranja vse dokler za vse OSŠM ni izpolnjen pogoj veljavnosti.

Rezervni seznam je sestavljen iz OPE, ki med interakcijami postopka dodeljevanja in razdruževanja niso doprinesle k izboljšanju. Te priključimo posameznim OSŠM po tem, ko je pri preostalih OPE že izpolnjen pogoj veljavnosti. Tak seznam je oblikovan kot posebnost metode CURDS in omogoča dodatno prilagodljivost algoritma. Tekom naše analize nismo zasledili OPE, ki bi bila uvrščena na rezervni seznam in bi jo bilo potrebno dodatno ročno popraviti.

Pri združevanju OPE v OSŠM je eden od pričakovanih pogojev tudi ta, da algoritem upošteva pogoj sosedstva. Poenostavljeno povedano v OSŠM se združijo le sosednje OPE.

Na sliki 6 je prikazan primer, ko je algoritem nepravilno priključil OPE Nazarje (83) k OSŠM Murske Sobote (80). Napako smo odpravili tako, da smo občino Nazarje (83) ročno priključili k OSŠM Celje (11). OPE Središče ob Dravi (202) pa smo priključi k OSŠM Maribor (70). Z ročnim urejanjem rezultatov metode smo zagotovili, da je pogoj sosedstva izpolnjen za vse modelirane FR.

(31)

Slika 6: Levo: prikaz nepravilnega dodeljevanja osnovne prostorske enote k območju srednješolske mobilnosti (neupoštevanje pogoja sosedstva); desno: prikaz popravljene ureditve

3.2.3 Metoda Intramax

Najlažje opišemo metodo Intramax, kot iterativni postopek hierarhičnega združevanja. V posamičnem koraku se združujeta po dve OPE/FR tako, da njuna relativna interakcija vrne najvišjo vrednost ciljne funkcije:

𝑍𝑍_{𝑖𝑖𝑖𝑖}=𝑡𝑡_{𝑖𝑖𝑖𝑖} 𝑡𝑡_{𝑖𝑖𝑖𝑖}^∗ +𝑡𝑡_{𝑖𝑖𝑖𝑖}

𝑡𝑡_{𝑖𝑖𝑖𝑖}^∗ , max

𝑖𝑖≠𝑖𝑖 𝑍𝑍_{𝑖𝑖𝑖𝑖}

Kjer 𝑡𝑡_{𝑖𝑖𝑖𝑖} predstavlja dejanski obseg opazovanih tokov, 𝑡𝑡_{𝑖𝑖𝑖𝑖}^∗ predstavlja pričakovani obseg tokov, ki je izračunan na podlagi vsote i-te vrstice, 𝑡𝑡_𝑖𝑖, vsote j-tega stolpca, 𝑑𝑑_𝑖𝑖 in skupnega obsega vseh tokov opazovanih tokov na obravnavnem časovnem intervalu t:

𝑡𝑡_{𝑖𝑖𝑖𝑖}^∗ =𝑡𝑡_𝑖𝑖𝑑𝑑_𝑖𝑖 𝑡𝑡

Vrednosti v matriki tokov T=[𝑡𝑡_{𝑖𝑖𝑖𝑖}] ni potrebno normalizirati.

V prvih korakih se najprej združijo manjše OPE, ki jih povezujejo relativno močni tokovi (visoke vrednosti 𝑡𝑡_{𝑖𝑖𝑖𝑖} v primerjavi z nizkimi vrednostmi 𝑡𝑡_{𝑖𝑖𝑖𝑖}^∗ oziroma z nizkimi 𝑡𝑡_𝑖𝑖 in nizkimi 𝑑𝑑_𝑖𝑖). V prehodnih iteracijah hierarhičnega združevanja se združijo manjše OPE oziroma FR v večjimi (visoke vrednosti 𝑡𝑡_{𝑖𝑖𝑖𝑖} v primerjavi z nizkimi vrednostmi 𝑡𝑡_𝑖𝑖 in visokimi 𝑑𝑑_𝑖𝑖 ali z nizkimi 𝑑𝑑_𝑖𝑖 in visokimi 𝑡𝑡_𝑖𝑖). V končnih korakih pride do združitve večjih FR s preostalimi večjimi FR (visoke vrednosti 𝑡𝑡_{𝑖𝑖𝑖𝑖} v primerjavi z visokimi vrednostmi 𝑡𝑡_{𝑖𝑖𝑖𝑖}^∗ oziroma z visokimi 𝑡𝑡_𝑖𝑖 in visokimi 𝑑𝑑_𝑖𝑖) (Drobne, 2016, 2020).

3.2.4 Metoda pajkove mreže

Za izris rezultatov metode pajkove mreže smo uporabili orodje Spider diagram v programu ArcMap. Orodje omogoča izris pajkove mreže na štiri različne načine. Mi smo za izris uporabili osnovni tip izrisa prostorskih interakcij, ki ne vsebuje tematskih poudarjanj. Na sliki 7 je prikazan uporabniški vmesnik orodja, ki smo ga uporabili za izrisovanje povezav z metodo pajkove mreže v programu ArcMap.

(32)

Slika 7: Uporabniški vmesnik orodja za izrisovanje povezav z metodo pajkove mreže v programu ArcMap (vir:

Peterka, 2019: 17)

Osnovni vhodni podatek predstavlja točkovni sloj, ki je v našem primeru predstavljal lokacije občinskih središč. Določiti je potrebno tudi stolpec atributne tabele, ki vsebuje podatek o ID občinskega središča. Izbrati je potrebno tabelo z utežmi, ki v našem primeru predstavljajo število dijakov ter izbrati atribut, ki vsebuje enolični identifikator povezav in uteži. V primeru, ko za izris ne želimo uporabiti osnovnega tipa, je potrebno izbrati tip pajkove mreže. Osnovno delovanje programa je v nadaljevanju povzeto po (Peterka, 2019).

Osnova za delovanje programa je ArcGIS-ov iskalni kazalec, ki prebere atributne podatke iz tabele točkovnega sloja in na ta način pridobi potrebne informacije. Vse skupaj deluje kot »for«

zanka v programskem jeziku Python, ki izvaja definirane ukaze za vsako vrstico tabele.

Kazalcu je potrebno določiti kateri atribut oziroma stolpec v tabeli je relevanten. Poleg tega pa lahko z njim pridobimo tudi druge objektne informacije, kot so geolokacija oziroma X, Y koordinate. Koordinate točk so osnova in nujno potrebne za ustvarjanje novih povezav saj predstavljajo začetek in konec linije. Vsaka interakcija potrebuje za pridobitev podatkov dva iskalna kazalca. Naloga prvega iskalnega kazalca je, da pridobiva podatek o izvoru medtem, ko je podatek o ponoru pridobljen z drugim. Kazalec ponorov mora prebrati vse vrstice tabele ponorov, da kazalec o izvoru pridobi podatek izvora. Za vsako prebrano vrstico izvorov se izvršita tudi operaciji:

• dodeli se vrednost spremenljivke 𝐼𝐼𝐷𝐷_𝑖𝑖, ki predstavlja ID izvora in

• X, Y koordinati izvorne točke.

V naslednjem koraku se na osnovi koordinat določenih v prejšnjem koraku, ustvari še točka, ki je predstavljena s spremenljivko točke izvore. Enak postopek se ponovi tudi za zanko ponorov.

(33)

Ustvarjeni točki izvora in ponora sta podlaga za ustvarjanje linije, ki označuje povezavo med točko izvora in ponora 𝑃𝑃_{𝑖𝑖𝑖𝑖}. Za izračun enoličnega identifikatorja 𝐼𝐼𝐷𝐷_{𝑖𝑖𝑖𝑖} se uporabi formula, kjer 𝐼𝐼𝐷𝐷𝑖𝑖 predstavlja ID točke izvora in 𝐼𝐼𝐷𝐷_𝑖𝑖 ID točke ponora.

𝐼𝐼𝐷𝐷_{𝑖𝑖𝑖𝑖} =𝐼𝐼𝐷𝐷_𝑖𝑖∗1000 +𝐼𝐼𝐷𝐷_𝑖𝑖

Za povezovanje atributne tabele točkovnega sloja interakcij in tabele, ki jo sestavljajo podatki o utežeh interakcij je določitev tega enoličnega identifikatorja ključna. V nadaljevanju se s kazalcem za vstavljanje vtabelo zapišejo podatki o povezavi, ID-ju izvora, ID-ju ponora in 𝐼𝐼𝐷𝐷_{𝑖𝑖𝑖𝑖}. V zadnjem koraku se izvede še kontrola, ki preverja ali obstajajo takšne povezave, za katere ni znan podatek o številu dijakov ali pa je ta vrednost enaka 0. Vse povezave, ki so odkrite v postopku preverjanja, se izbrišejo in tako se odstrani odvečen del povezav.

(34)

4 REZULTATI

To poglavje je namenjeno grafični predstavitvi rezultatov izvedene analize v štirih sklopih. Vsi grafični prikazi so bili izvedeni v programu ArcMap. Prvi trije sklopi so namenjeni predstavitvi splošnih podatkov o izobraževanju dijakov po občinah (število šol, število dijakov in tokovi dijakov). V zadnjem delu so primerjalno predstavljeni rezultati modeliranih FR srednješolske mobilnosti z uporabo metod CURDS in Intramax.

4.1 Število srednjih šol po občinah

Iz podatkov ministrstva za izobraževanje, znanost in šport je razvidno, da je v šolskem letu 2019/2020 bilo v Sloveniji 185 srednješolskih zavodov. Med 212 občinami ima vsaj en srednješolski zavod oziroma srednjo šolo 49 občin. Iz slike 8, ki prikazuje število šol po posameznih občinah, je razvidno, da izstopata občini Ljubljana (61) s 40 in občina Maribor (70) s 23 srednješolskimi zavodi. Poleg dveh največjih občin po številu prebivalcev lahko uvrstimo med srednješolska središča še občine Celje (11), Novo mesto (85), Nova Gorica (84), Murska Sobota (80), Kranj (52), Velenje (133) in Ptuj (96), ki se ponašajo z vsaj petimi srednješolskimi zavodi.

Slika 8: Število srednjih šol v občina Republike Slovenije (šolsko leto 2019/2020)

Iz prostorske razporeditve občin, v katerih poteka srednješolsko izobraževanje je razvidno, da je gostota občin na zahodu Slovenije bistveno večja v primerjavi z manjšimi občinami na vzhodu. Posledica večje gostote občin s srednjimi šolami na zahodnem delu Slovenije je tudi ta, da le Nova Gorica (84) izstopa s šestimi srednješolskimi ustanovami saj preostale občine ne presegajo štirih izobraževalnih ustanov. V okolici občin z večjim številom izobraževalnih zavodov je razumljivo manjša gostota občin s šolami. Očitna primera takšne občine sta Novo mesto (85) in Ptuj (96).