Spēja statistiski pamatot un vienlaikus teikt vienkārši – zelta atslēdziņa

Ar šo ierakstu noslēdzas divdienu darbseminārs un vēl divdienu pieskares zinātnei. Šodien vēlētos trīs labas lietas minēt 😊, kas palīdzēja sakārtot bēniņus ļoti praktiski un skaidri 😊

Kā pirmo – sirsnīgu paldies Starptautisko izglītības sasniegumu novērtēšanas asociācijas (International Association for the Evaluation of Educational Achievement) pasniedzējam Umut Atasever par palīdzību atrodot bagu LV PIRLS 2021 datubāzē jeb precīzāk – uz atrastām nepilnībām, dēļ kurām datu bāze nestrādā atbilstoši – piedāvājot labus risinājumus, ar kuru palīdzību beidzot varēju palaist vajadzīgās statistiskās formulas, lai redzētu, kas notiek mūsu ģeogrāfijā (bet – par to kvalitatīvāk citreizīt, taču drīzi). Tas bija vienkārši kolosāls dienas sākums, kad beidzot blakus Lietuvas, Dānijas u.c. datiem redzēju arī Latvijas rādītājus 😊 Kolosāli!

Otrā lieta bija viedokļu salikšana par longitudinālo lasītprasmes pētījumu, kuram vēl varam pagūt pieteikties, ja izlemjam to darīt. Par labu šādam lēmumam bija pavisam skaidri ieguvumi katram skolēnam, skolotājam, skolai – jo varēs saņemt savu mērījumu starp gadiem. Patika, kā beļģu pētnieki nodrošina šādu individuālu ziņojumu katrai skolai ar R programmas palīdzību to izdarot ļoti efektīvi. Tāpat iespēja nomērīt [salīdzinoši] ātrā laikā lasītprasmi ietekmējošos faktorus un izmaiņas mācību saturā, tāpat iespēja pārliecināties par sniegumu stabilitāti. Tās ir būtiskas priekšrocības, tomēr tās arī papildus jāfinansē – gan dalības maksā, gan īstenošanas izmaksās. Vistuvākā laikā jāpieņem lēmums šajā jautājumā, it īpaši jau ņemot vērā mūsu iepriekšējā pētījuma ciklā novēroto 30 punktu samazinājumu pret vēl vienu ciklu iepriekš.

Trešais punkts, ko šeit priecātos izcelt, bija zviedru profesora Jan-Eric Gustafsson (Gēteborgas Universitāte) priekšlasījums par cēloņsakarību izpēti starp lasītprasmes sniegumu un skolēnu vecumu – mēnešos (!). Burtiski fascinēja, cik vienkārši var izstāstīt par noviržu izpētes metodēm un arī salikt reizinātājos problēmu, padarot auditoriju zinošu par mazāko pētījuma niansi (gan teorētisko, gan praktisko). Lai arī, protams, gribas izlasīt šī zinātnieka pilnu pētījumu, lai iespējams var replicēt arī Latvijas datos (to ir izdarījuši jau norvēģu kolēģi). Īsumā: jaunākie bērni lasa ļoti labi, vecākie – ļoti slikti. Noņemot abus vecuma galus – t.i. gan tos, kas par jaunu, gan tos, kas par vecu – jeb atstājot tikai tos pamatmēnešus, kas veido tipisku obligātās izglītības pārstāvību 4.klasē – var iegūt precīzāko [loģiskāko] mērījumu. Skaidrojums šādai netipiskai situācijai bija vienkāršs – tie, kas jaunāki tiek palaisti skolā, bieži vien ir krietni spējīgāki, savukārt, tie, kas tiek palaisti vecāki par saviem vienaudžiem bieži vien ir lēnāki arī vēl 4.klasē. Protams, šo uzrakstīju ļoti vienkāršoti un bez statistiskās pārbaudes atsaucēm, taču bija arī prieks, ka var šo pieeju tik viegli skatīt. Profesors minēja, ka to var attiecināt arī uz klases lieluma ietekmes novērtējumu uz sniegumu. Vienvārdsakot – ir labs piemērs kādai labai sekundārajai analītikai nākotnē 😊

Atgriežoties mājās ir labas pārdomas par to, ka ir daudz publisku datu par katru valsti, par katru pētījumos ievākto pazīmi, un atliek tikai kopā ar Alma Mater kolēģiem pētīt un izmantot rīcībā par labu kvalitatīvai izglītībai. Šodien gan arī vairākkārt dzirdēju atziņas, ka izglītības kvalitāti nenosaka vien lēmumi izglītības sistēmā, tās veiksmes un neveiksmes ir tāda kopīga paciņa gan no vecākiem, gan no sabiedrības, gan citu nozaru attīstības, taču, protams, izglītības centrā ir un paliek skolotājs. Skaidrs arī, ka mākslīgā intelekta dotās iespējas noteikti pilnveidos arī šo profesiju, un šis stāsts jau ir sācies vakardien.

Ar sveicieniem no Dublinas,
Dace

Pārpublicējot obligāta avota norāde.

Rotējošais trīstūris – zinātnieki, skolotāji un politikas virzītāji

Konferences trešās dienas vakars klāt un atkal nagi niez kopsavilkt to, kas paņemts no Starptautisko izglītības sasniegumu novērtēšanas asociācijas (International Association for the Evaluation of Educational Achievement) pieredzes esences šodienai un turpmākam. Saku “šodienai”, jo tas ir tagadnes laiks, un pie tā arī gribētu turēties, lai neatliktu darāmo uz ne tik noteiktu nākotni. Protams, protams, plānošana nav atcelta, taču rīcība, kas veicama daudz nebīdot uz priekšu, man šķiet svarīgāka 😊

Šodien bijām prom no R programmas, kurā gan vēl ceru ielūkoties šovakar un paķibināties, un bijām vairāk pētnieku darbos. Rīts sākas ar uzrunām, kurās ikreiz iekrīt kādas labas pērles. Tāda bija arī Tomás Ó Ruairc, Īrijas Izglītības ministrijas pārstāvja, teiktajā: jābūt rotējošam trīstūrim – zinātnieki, skolotāji un politikas virzītāji. Ļoti būtiska sakabe, lai būtu prāta darbs lēmumos 😊 Nedrīkst atstāt nevienu pašu virsotni bez apļojošas aprites.

Tāpat arī pirmais [galvenais] referāts, ko sniedza Izglītības pētniecības centra pārstāvis Gerry Shiel, bija tieši par starptautisko izglītības pētījumu lomu lasītprasmes un rēķinpratības (numeracy) politikas lēmumos. Katrā slaidā varēja just, to, kā pētījumu izmaiņu impulsi, radīja papildu nacionālos testus, ilgtermiņa stratēģiju abās minētajās jomās (šeit vidusposma pārskatītā stratēģija), sniegumu mērķu pilnveide, u.t.t. Stratēģijai par pamatu bija seši pīlāri: vecāki, skolotāji, direktori, mācību saturs, skolēni un novērtēšana. Šeit tik piecas ceļa maizītes no Dr. Shiel jeb no pētniekiem politikas veidotājiem [Īrijā]: (i) turpināt atbalstīt datorā īstenotos testus; (ii) turpināt atbalstīt pētnieku iespējas piedalīties izlases, skalu un analītikas pilnveides darbā; (iii) veicināt dalību TIMSS Advanced; (iv) pārdomāt, kā vēl labāk savienot TIMSS 4. un 8. klases pētījumus; (v) strādāt ar PIRLS zemāko rādītāju kopu, lai tā labāk palīdz arī TIMSS pētījumā. Skaisti, vai ne?

Diena paskrēja nemanot, un bija iespēja vērot jau sekundārās analītikas darbus [kas ir prom no korelācijām, vienfaktoru LR, rādītāju īpatsvariem, jo tie ir primārās analītikas darbu posms], kur pētnieki diskutēja/testēja auditoriju par to, kādas ir iespējas ar jauniem modeļiem pilnveidot R programmu, kādas ir iespējas kvalitatīvi konstruēt atkārtotos (piemēram, longitudinālos pētījumus), vai pāreja no papīra formāta uz elektroniskajiem testiem ietekmē rezultātus (īsā atbilde: ne tik ļoti), vai C19 pandēmijas krīzes sekas ir nodalītas un skaidras (īsā atbilde: ir labs brīdis padziļināti pētīt, jo šobrīd atbilžu variācija ir plaša, t.sk. piemēram, pat mācību priekšmetu sadalījumā), u.t.t.

Kas patika visvairāk? Patika “tumšie zirdziņi” jeb kā kādreiz jaunībā saucām disertācijas “slepeno recenzentu” 😊 😊 jeb tos brīnišķos profesorus, kad dažkārt nejauši, dažkārt ļoti jauši koreferēja pētnieku referātus. Zālē izraisījās ilgas un spraigas diskusijas, un dažs labs doktorants svīda ne pa jokam. Šo labo praksi, kad dziļi un profesionāli (nevis virspusēji) jautājumi tiek uzdoti konferences laikā, vienmēr esmu baudījusi. Tā ir ļoti atkarīga no šo izcilo profesoru dalības. Ikreiz ar milzīgu pateicību atceros, kā [simts gadus atpakaļ] prof. M. Hazāns uzdeva jautājumus par ļoti pieticīgajām doktorantes funkcijām. Jo tā ir iespēja augt kvalitātē, un konferences ir tieši tam domātas.

Un… vēl viena starptautisko izglītības pētījumu konferences diena stāv priekšā. Taču šodien paņemts cieši lēmums par to, ka pētījumiem jāturpina atblāzmoties politikas rīcībā. Kā piemēram, PIRLS2021 rezultātu prezentēšanas laikā fiksējām konkrētas plānotas rīcības, kuras sagaidām jau šajā mācību gadā. Mūsu uzdevums būs mierīgi piefiksēt šo plānu īstenošanos. Lai nākamais PIRLS2026, kas būs elektroniskā formātā, ir jau ar lielāku īpatsvaru to bērnu, kas lasa ar prieku un izpratni, un pavisam [atkal] nebūtu to, kuriem ar lasīšanu iet pavisam, pavisam švaki. Tā teikt – lai rotē trīstūris – pētnieki, politikas virzītāji, skolotāji, pētnieki, u.t.t.

Ar sveicieniem no Dublinas,
Dace

P.S. Pāris saīsinājumi: PIRLS – lasītprasmes pētījums, TIMSS – matemātikas un dabaszinātņu pētījums. Latvijā abi – 4.klase. 

Pārpublicējot obligāta avota norāde.

 

Vai lēmumiem vienmēr vajag statistisko nozīmību?

Šodien noslēdzās divdienu darbseminārs ar  R programmu un IDB Analyzer. Jāsaka, ka ļoti lielisku rīku ir izstrādājuši Starptautiskā izglītības sasniegumu novērtēšanas asociācijas (International Association for the Evaluation of Educational Achievement) kolēģi, jo ar tā palīdzību var ātri paņemt salīdzinošo izglītības pētījumu datus un papētīt korelācijas koeficientus, īpatsvarus, vidējos, lineāro regresiju u.c. aprakstošo statistiku. Brīnišķi! 

Kādā brīdī nonācām arī līdz individuālajam darbam, un ļoti vēlējos paskatīties uz Latvijas un Lietuvas bērnu lasītprasmes svaigākajiem datiem #PIRLS2021 no dzimuma un ģeogrāfijas perspektīvas (piemēram). Taču tur sanāca nelāga aizķeršanās, jo tieši šie datu lauki [ģeo] ļoti viegli atlasījās par Lietuvu, taču Latvijas gadījumā pagaidām ir naski paslēpušies [no manis] publiskajās datu bāzēs. Koleģiāli šeit tomēr nelikšu vien lietuviešu rezultātu ieskatu, un ļoti ceru, ka tuvākajās dienās arī latviešu dati būs jau pieejami.

Savukārt ātri pieejami paraudziņi bija par, piemēram, abu valstu lasīšanas rezultātu atkarību no bērnu patikas lasīt (sk. zemāk ļoti vienkāršu attēlu), kur statistiski nozīmīgi atšķiras mūsu bērnu, kuriem nepatīk lasīt sniegums no to bērnu rezultātiem, kam patīk lasīt, ko savukārt nevar nolasīt statistikas mērījumos par lietuviešu bērniem. Jāsaka, ka tāpat jau redzam sniegumu atšķirību starp valstu līmeņiem, taču dati ļauj jau pamanīt nianses.  

Cits ātrs piemērs ir par to, kā lasītprasmes rezultātus ietekmē skolēnu sociāli-ekonomiskais stāvoklis (vēl viens tik pat vienkāršs attēls, darba procesā tapis). Atkal ielūkojoties aprakstošās statistikas failos, piesardzīgi apgalvotu par to, ka šeit nav statistiski nozīmīgas ietekmes. Tomēr noteikti šeit kopā ar Latvijas Universitātes zinātniekiem priecāsimies par papildu pazīmju izpēti un viedokli. Jo iespējams, ka ne vienmēr jāsagaida ir tieši statistiski nozīmīga kādas pazīmes vērtības ietekme, lai sāktu pieņemt lēmumus. 

Tas, ko ar šiem vienkāršajiem piemēriem tik gribējās teikt, ka ir daudz labu aprakstošo datu (tā teikt – low hanging fruits), kurus jau gatavus varam izmantot gana pamatīgam ieskatam par bērnu lasītprasmi un to ietekmējošām pazīmēm. Atliek vien izvērtēt, kādas no visa piedāvājuma vēlamies apskatīt tuvāk un kādus tālākos scenārijus piedāvāt lēmumu pieņēmējiem par reģionālo atšķirību mazināšanu.  

Ar sveicieniem no Dublinas,
Dace

P.S. 😊 un šo ļoti labi arī sniedz mūsu Latvijas Universitātes pētnieku pirmais ziņojums par Latvijas datiem. Un noteikti kopā varam meklēt vēl un vēl labus datu leņķus, kas raiti saliek skalā kopējo skatu uz to, kā mūsu bērni lasa, t.sk. salīdzinājumā ar mūsu kaimiņiem.   

P.S.S. un turpmākās divas dienas jau būs vairāk prom no primārās analītikas [praktiskajiem darbiem] un tuvāk datu sekundārajai jeb padziļinātajai izpētei [pētnieku referātiem un diskusijām]. 

Atbalstu atvērtu zinātni

Šonedēļ esmu pāris dienas darbseminārā un pāris dienas zinātniskā domapmaiņā jeb 10. Starptautisko pētījumu konferencē, kuru organizē Starptautiskā izglītības sasniegumu novērtēšanas asociācija (International Association for the Evaluation of Educational Achievement). Darbseminārs, kuru izvēlējos, ir saistīts ar atvērto programmas valodu R, kas ir lielisks rīks datu apstrādei un analītikai. Protams, esmu šeit tāpēc, lai to apgūtu – vismaz tādā mērā, kādā to redzam ļoti vajadzīgu liela apjoma starptautisko izglītības pētījumu (PISA, PIRLS, TIMSS, u.c.) izpētei. 

Vēl nesākoties darbdienai, aizķēra brīnišķa nozīmīte, ko saņēmām – I support open science – es atbalstu atvērtu zinātni. Tāds noteikti ir viens no mūsu projekta apakšmērķiem – sniegt pēc iespējas lielu atbalstu tam, lai šie pētījumu dati, datu izpēte – būtu pieejama visiem interesentiem. Tiešām vizualizēju to, ka šādi dati parādās Latvijas atvērto datu portālā vai vismaz ļoti pārdomātā starptautisko izglītības pētījumu publiskā datu ezerā 😊 Pilnīgi noteikti visiem nav jāmāk R programma, taču, ja ar tās palīdzību varam iegūt datus, kas tālāk pašiem noder, tad – kāpēc ne R? Lai arī apzināmies, ka datu inflācija ir ļoti aktuāla tēma, taču tas neizslēdz to, ka šiem datiem jābūt ērti pieejamiem. Dažā diskusijā ar citiem dalībniekiem varējām ātri vienoties, ka datu ir daudz, taču kārtīga padziļinātā izpēte tik bieži nav sastopama. Tai vienkārši nepietiek laika. Primārā (aprakstošā) izpēte ir tas, kam pietiek laiks, un daudz vairāk vajadzētu to, kas iet tālāk par īpatsvariem un korelācijas koeficientiem. Vienlaikus jau tik pat ātri spējam vienoties, ka arī tas ir labi, un ik pa laikam ir arī padziļinātās analītikas pērles [kuras noteikti dzirdēsim arī vēl šonedēļ]. 

Tālāk dienai ritot, prāta glāze ātri vien pildījās ar R funkcijām, kā arī labākai izpratnei par to, kā tiek vērtēta kopējā standartkļūda pētījumos, t.i. gan vērtējot izlases kļūdu, gan arī paša pētījuma standartnovirzi, kas varētu izklausīties dīvaini, taču iemesls šādai pieejai izrādījās gauži vienkāršs. Viena lieta ir tehniskā izlases kļūda, bet otra sastāvdaļa (standartnovirze) tiek izmantota tāpēc, ka pētījumos katrs skolēns pilda kādu daļu no lielā kompleksā pētījuma, kas sastāv no daudz jo daudz daļām. Lieliski, ka šai tehnikai tika veltīta kāda laba pusstunda.  

R funkciju tehnisko nianšu jeb pavisam konkrētu funkciju apguve vijās ar prieku, ka jau pāris dienas ir pieejama PIRLS2021 starptautiskā datu bāze un kas zina – ļoti iespējams šajās dienās izdosies dziļāk ienirt arī šajos datos.

Ar sveicieniem no Dublinas
Dace

P.S. neminēšu to veidu kā atbalstu atvērto zinātni, bet šo nozīmīti nesāju ar netiešā veidā pelnītu tehnisku atbilstību.

Paldies zinātniecēm par dalīšanos ar paliekošajām vērtībām

Ir saulgriežu laiks, un ikreiz šajā laikā ir prieks par tiem gadījumiem, kas stiprina mūsu ikdienu ar vērtībām, kas veido mūsu kodu pāri laikam. Pārnākot no skroderdienām, kurās esi smēlies humoru un mīlestību, ir iespēja īsi teikt vēl citus šodienas gaišos iespaidus. 

No šodienas darba dienas bagātās dunas vien vēlējos teikt sirsnīgāko paldies Latvijas Universitātes Sociālo zinātņu fakultātes profesorei Aijai Zobenai un pētījumu centra SKDS projektu vadītājai, sociālo zinātņu doktorei Ivetai Briškai, kas šodien mūsu iepriekšējā ESF perioda projektā strādā ar pieaugušo prasmju pētījumu (PIAAC) Latvijā. Mēs esam paguvuši pateikt pavisam nelielu paldies jau kopējā Eiropas Komisijas platformā EPALE, kas bija saistīts tieši ar ļoti aktīva posma noslēgšanos š.g. 16.jūnijā, t.i. datu ievākšanas posma noslēgšanos. Taču šeit vēlējos teikt vēl nedaudz citas ievirzes paldies. 

Paldies šīm abām zinātniecēm, kas spēj paliekoši dalīties ar zināšanām par to, kāda pieredze ir gūta īstenojot šo ļoti sarežģīto pētījumu, kurā, protams, vēl ir daudz darāmā priekšā. Tā ir ļoti būtiska nepieciešamība, ka par starptautiskajiem pētījumiem ir ne tikai aprakstīti rezultāti, bet arī tiek sniegta paliekoša informācija, kā vēl labāk īstenot šos pētījumus nākotnē. Tiek nodota informācija par pētījuma datu savākšanas praktisko sarežģītību un padomiem attiecībā uz visiem posmiem – vai tā ir izlase, vai tas ir darbs ar instrumentāriju, vai tas ir darbs ar pētījumu ietvaru u.c. svarīga paliekoša vērtība nākamajiem pētniekiem. Lai nākamajiem jaunajiem zinātniekiem ir vieglāk, skaidrāk un kopā augam spējīgāki, efektīvāki arī šajā jomā. Jo produktivitāte ir viens no atslēgas vārdiem pilnīgi visās nozarēs. Tas, ka ir atvērti dati, ka ir atvērtas metodes, dod iespēju tālāk arī labāk izprast rezultātus. Ne tikai pētniekiem, bet arī sabiedrībai kopumā. Protams, zinātnieki ir tie, kas rosina regulāro akadēmisko diskusiju un virzošo domu (šeit izcils piemērs ir OECD CERI darbs), taču šeit pat negribētu [un nedrīkstētu] dalīt – zinātnieks, praktiķis, valsts pārvalde, privātais sektors, vēl un vēl. Šeit esam kopā visi, kas vēlas izmantot datus, vēlas skaidrot un attīstīt arvien labākas metodes gan datu savākšanā, gan tālāk jau to padziļinātā izpētē, kas pavisam nav nekas jauns. Tās visas ir labas paliekošas vērtības.

Un tāpēc – paldies abām zinātņu doktorēm [un, protams, viņu komandām], kas sniedza izcilu prezentāciju šodien notikušajā Uzraudzības padomē, kurā par nožēlu nevarēju piedalīties klātienē un arī ne visu pilno sēdes laiku [jo biju deleģēta darbam saistītā darbā grupā]. Taču tik tāl, cik bija gods būt dalībniecei, bija vienkāršs prieks par talantīgo zinātnieču dalīšanos. Ir prieks, ka šī gada ceturtajam ceturksnim jau iezīmējām šo lielisko paliekošo vērtību nākamajiem. Paldies Jums!

Ar sveicieniem saulgriežos,
Dace

Domājot par ragavām vasarā jeb skolu tīklu dati palīdz strukturēties kvalitatīviem lēmumiem

Šīs nedēļas sākums bija lielisks, un to pašu jau var teikt arī par noslēgumu – jeb no pārnacionālā uz nacionālo 😊

Nedēļa sākās ar tikšanos ar OECD kolēģiem, kas pārstāvēja ne vien izglītības jomu, bet arī teritoriālās attīstības ekspertīzi. Šeit vairāk teic mūsu kopīgā preses relīze. No kopīgās darba tikšanās sev paņēmu šādas pavisam vienkāršas atziņas – (i) Latvija ir brīnišķīgā izmērā, lai to varētu ļoti rūpīgi apsaimniekot – jā, jā – arī izglītībā 😊 un (ii) nav jāizgudro vāji risinājumi, ja visapkārt Eiropai un pasaulei ir tieši tādas pat situācijas kā pie mums – jāpaņem šī pieredze. Jūs pareizi teiksiet – nekas jauns. Un tomēr jauns ir tas, ka sastopas divas spēcīgas puses – gan mūsu virzošie kolēģi, gan pasaules acis. Liels prieks, ka notika būtiska abu pušu izaicinājumu sarunas – spriegojas, berzējas,  jautā, diskutē, smejas un skumst, rēķina, domā, skripto, un vēl un vēl.. un beigās sanāk tas, kas ir ļoti vajadzīgs – savas valsts vēl labāka izpratne. Šobrīd vēl precizējam daudz jo daudzo datu kopas, lai viss “ir šūts uz auguma”.

Nedēļa noslēdzās ar iespēju mūsu ministrijas Vadības sanāksmē gan gūt atbalstu raitai virzībai ar pētījumu īstenošanas noteikumiem, gan arī izstāstīt par to, kā redzam savus pētījumus kontekstā. Ir prieks, ka starptautisko pētījumu datus arvien vairāk un vairāk izmantosim scenāriju piedāvājumam tālākos izglītības kvalitātes vērtēšanas procesos. Taču darāmais turpinās, lai varam tos ērti salikt arī atvērto datu portālā.

Tomēr vairāk jau šeit vēlējos padalīties ar kādu rūpīgu (lai arī jau pasenu) OECD rakstu, kurā ļoti labi redzams, cik detalizēti tiek analizēti skolu tīkli. Cik individualizēti tie tiek vētīti, nepiemērojot vienu risinājumu visām valstīm, taču arī rodot vajadzīgās kopsakarības. Zemāk attēls no šīs publikācijas “Atsaucīgas skolu sistēmas” (Responsive school systems), kur pat ilustratīvi jeb shematiski varam izsekot galvenajām procesa sastāvdaļām.

  1.1. attēls [31.lpp.] Izglītības iestāžu un pakalpojumu organizācijas analītiskais ietvars.

Būtībā pie šīs glezniņas arī varētu šoreiz apstāties, jo tā jau pasaka visu - atliek tikai "sapildīt" ar to, kas ir katrā valstī pieejams. Taču... ļoti jau gribējās vēl nedaudz patervelēt par tālāko, ko ceļ laukā šis raksts...

Skolu sistēmas visā pasaulē mainās, veidojas jauns pieprasījuma musturs: mainās mērķi, skolēnu vajadzības un arī demogrāfija. Efektivitāte, kvalitāte un vienlīdzība ir trīs vaļi, kas balsta labāko skolu tīklu, un pāri visam neaizmirstot bērna labbūtību. Raksta nodaļās tiek šķetināti šādi šķēlumi, no kuriem šeit vēlējos akcentēt tikai pašu, pašu galveno –

Pirmkārt, par infrastruktūras finansēšanas mehānismu, kur skolām ir ļoti svarīgi dalīties un puduroties ar pieejamiem resursiem – gan tehniskajiem, gan pedagoģiskajiem. Lai varētu nodrošināt kvalitatīvu izglītību katram skolēnam, pieaugušajiem jāmāk raudzīties bez [pašvaldību] robežām. Un, protams, bez cipariņiem nekādi 😊 Šeit viena bilde, kas lika aizdomāties par Latvijas vietu citu “karaļmāsu vidū”. Jeb – ja apskatām saistību starp vidējo klases lielumu (kas Latvijai ir otrs mazākais sākumskolā un mazākais pamatskolā) un skolotājs-klase attiecību (kas Latvijai ir OECD vidējā līmenī sākumskolā vai pavisam nedaudz lielāks pamatskolā) – varam konstatēt, ka skolotāju resurss rēķinot pret to, par cik klasēm skolotājs ir atbildīgs, kā skolēni ir grupēti klasēs, kā skolotāji izmanto komandas darbu, kā samērojas kontaktstundu ilgums ar skolotāja darba dienām u.c. tiek izmantots salīdzinoši līdzvērtīgi ar OECD vidējiem rādītājiem. Diemžēl lai spētu nodrošināt izglītību šajās vidēji ļoti mazās klasēs un noturētu šādu skolotājs-klase līmeni, ir nepieciešams liels skaits pedagogu.. un attiecīgi daudz lielāks [un vienlaikus sadrumstalotāks] finansējums.

2.4. attēls [61.lpp.] Klases lielums un skolotāju un klašu attiecība sākumskolas un pamatskolas izglītības posmā, 2015.g. Pieejams šeit: https://doi.org/10.1787/888933831184

Otrkārt, par teritoriālo atšķirību ietekmes izlīdzināšanu, kur papildu iepriekš minētajai dalīšanās kultūrai ir svarīgi savlaicīgi pamanīt to, ka attālums un blīvums nedrīkst ietekmēt izglītības kvalitāti, proti, jābūt atbalstam dēļ ģeogrāfijas, vienlaikus piedāvājot pragmatiski strādāt ar ēkām, transportu. Savukārt modulārā pieeja, kas nosaka, kurus izglītības līmeņus nepieciešams nodrošināt tuvu bērnam un kurus var piedāvāt lielākā mērogā jeb tālāk no jau vecāka bērna dzīves vietas – ir elastības iespēja skolu tīkla labākā organizācijā [piemēram, 191.lpp.]. Divi kritēriji – ģeogrāfijas ietekme un izglītības kvalitātes nosacījumi – ir savīti, taču tie nedrīkst parazitēt uz pēdējā pasliktināšanas rēķina. Jāmeklē simbioze, un tā labi ieguļas dizainētajā divu moduļu pieejā. Un atkal – bez bildes nekādi. Šeit jau daudzkārt redzētais attēls par to, kā atšķiras skolēnu PISA sasniegumi atkarībā no viņu skolas teritorijas tipa. Plaisa starp lauku un pilsētu teritoriju skolu skolēnu sniegumu par labu otrajiem ir ierasts novērojums. Vien pāris valstīs (Vācija un Izraēla) tas teju sakrīt, un trīs valstīs pat ir otrāds (ASV, Beļģija un Lielbritānija), taču visās pārējās ir stingri par labu pilsētām. Latvijas skolēniem tas ir mērāms teju 50 punktu (48) apmērā.

3.1. attēls [126.lpp.] Lauku-pilsētu plaisa un vidējais sniegums dabaszinātnēs, 2015.g. Pieejams šeit: http://www.oecd.org/pisa/data/2015database/  

Un treškārt, par to, kā mazināt dublēšanos vai fragmentāciju izglītības piedāvājumā, kā atbalstīt skolēnus, lai viņi nepaliek uz otru gadu un lai pabeidz skolu. Skolēniem jānodrošina vienlīdzīgas kvalitātes izglītība, pēc iespējas vēlīnāk sākot jebkādu dalīšanu pēc identificētā potenciāla, tā ļaujot potenciālu konstatēt lielākā briedumā un tad jau piedāvājot to ceļu, kas būtu visvairāk izaicinošs un ar iespēju to pabeigt sekmīgi [piemēram, 272. lpp.]. Izvēloties agrīno diagnosticēšanu, jāparedz daudzpusīgs piedāvājums visos līmeņos. Vispārējā, profesionālā un speciālā izglītība jāredz kā papildinošie ceļi nevis izslēdzošie. Piekrītu, ka izklausās tēžveidīgi, taču Latvijas gadījumā ir pārdomāts ceļš arī šajā gadījumā, kad Valsts izglītības satura centra kolēģi veido rūpīgu izglītojamā taku, kuras mērķis nav segregēt, bet tieši piemeklēt katrā dzīves posmā atbilstošākās iespējas.

 

Avots: Valsts izglītības satura centrs.

Un arī šeit noslēgumā neliela bilde, izmantojot PISA 2018 datus – par to, kāds īpatsvars skolēnu pēdējā mācību gadā (15 g.v.) pameta skolu bez izglītības apliecības. Šeit par Latviju ir ļoti labs novērtējums, kas tomēr atkal ir vājākais Baltijā.

 Skolēnu proporcija (%% no visiem skolēniem), kas pēdējā mācību gadā 15 g.v. pameta skolu, nesaņemot izglītības apliecību, PISA 2018.g. Dati pieejami šeit: https://pisadataexplorer.oecd.org/ide/idepisa/

Kopsavelkot vienā teikumā no lasītā tik jāsaka, ka visa kopdarba mērķis ir, lai skolēni, kas mācās ārpus pilsētām, saņemtu vienlīdz kvalitatīvu izglītību ar saviem pilsētu vienaudžiem. Lai mums kopā izdodas!

Ar sveicieniem,
Dace

p.s. un...rakstā ir vēl daudz citu pakārtotu datu, rekomendāciju, secinājumu. šeit tikai raksta tīzeris 😊

Avots: Responsive School Systems: connecting facilities, sectors and programmes for student success, 2018, pieejams šeit: https://www.oecd.org/education/school-resources-review/ResponsiveSchoolSystemsENG.pdf  

 

Pārpublicējot obligāta avota norāde.