svētdiena, 2024. gada 28. janvāris

Vairāklīmeņu modelēšana starptautisko izglītības pētījumu datos: nulles modelis

Ar kaut ko jau jāsāk. Jeb gada sākumā bija iespēja pāris dienas fanot par kādu lielisku brīvpieejas produktu MPlus, kura pirmsākumi, kā izrādījās, meklējami tālajā 1976. gadā. Šī programma jeb programmvide ir īpaši veidota liela apjoma starptautisko salīdzinošo izglītības pētījumu vajadzībām.

Tais pāris dienās varēju atcerēties (kārtējo reizi dzīvē) savus mat.stat. pamatus (un domās teikt paldies profesorei Ludmilai Bandevičai), un tos naski izmantot. Tā kā viena no starptautisko pētījumu projekta ambīcijām ir veidot atvērto zinātni un kopā meklēt atbildes un rekomendācijas rīcībpolitikai, tad nu riskēju un jau savus pirmos mikroskopiskos soļus lieku šepat. Kritikai, padomiem, idejām no jebkura interesenta.

Pirmais solis, lai izlemtu, vai attiecīgais mainīgais ir tā vērts, lai to pētītu vairākos līmeņos vēl ar citiem mainīgajiem, ir ICC (intra-class-coeficient). Būtībā tā ir izkliedes (dispersijas) proporcija, kuru izskaidro klāsteru (grupu) struktūra pētījumā. Mūsu gadīumā – skolas kā atsevišķi klāsteri. ICC izskaidro, cik procentus no lasītprasmes atšķirībām izskaidro skolu dažādība un cik skolēnu individuālais sniegums. Vai cits piemērs – cik procentus no kopējās izkliedes (dispersijas) sociālekonomiskajam faktoram izskaidro skolu dažādība?

Šis pirmais solis ir tā sauktā nulles modeļa galvenais rezultāts. Ja uzdodu pavisam vienkāršu pētniecības jautājumu: cik heterogēnas jeb neviendabīgas ir Latvijas skolas?


Izgriežot šo funkciju sarakstu ar visām ticamajām vērtībām (plausible values), kas PIRLS 2021 gadījumā ir piecas, kā arī neaizmirstot skolu svarus izlasē (jo lielām skolām ir lielāka iespēja iekļūt izlasē (skolēnu skaits!), un ja nepiemērotu svarus, tad iegūtu šķību vērtējumu, t.i. pieņemot vienādu iekļaušanu izlasē gan mazām, gan lielām skolām).

Tā nonākam līdz dispersijām un iespējai izrēķināt ICC 😊


Veicot aprēķinu gan par latviešu, gan lietuviešu sākumskolas lasītprasmi (datu avots PIRLS 2021), šis starprezultāts ļauj nofiksēt, ka 20% no lasītprasmes atšķirībām izskaidro skolas līmenis, 80% skolēnu individuālais sniegums. Abām Baltijas valstīm ICC ir ļoti līdzīgi.

Taču tas vien ir tikai mazs, mazs aprēķinu solis, un būtībā... mana nopelna tur nav nekāda, jo to visu nodrošināja MPlus, pasniedzēji un kolēģi no Spānijas izglītības ministrijas, Austrijas izglītības ministrijas un daudzi citi. Rēķinājām kopā. Un katrs jau “rakās” savas valsts datos. 😊

Svarīgs moments šajā vien ir tas, ka guvu pārliecību un to nostiprināju sarunās ar IEA pasniedzējiem – tik līdz, kā ICC pārsniedz 0,1, ir ļoti vērts pētīt nākamos līmeņus, kas izskaidro šādu izkliedi starp skolām. Un tas nozīmē, ka noteikti sekos vēl soļi. Ticu, ceru, ka atkal atradīsim tam laiku un pētīsim ne vien SES, bet arī skolotāju palīdzības ietekmi, digitālās vides ietekmi u.c. mainīgos, kurus noteikti ir vērts pārbaudīt ar MPlus palīdzību.

Lai laba, laba nākamā nedēļa,

Projekta komandas vārdā,
ar sveicieniem
Dace

Pārpublicējot, lūdzam norādīt avotu.

Projekts Nr. 4.2.2.5/1/23/I/001 "Dalība starptautiskos izglītības pētījumos izglītības kvalitātes monitoringa sistēmas attīstībai un nodrošināšanai".