Bakgrundsvariabler

I det insamlade materialet finns möjligheten att använda några variabler till kontroll i flernivåanalysen. Kontrollvariabler kan appliceras på skolnivå, lärarnivå och elevnivå. Vad gäller skolnivå blir det genomgående problemet med den lilla datamängden akut. En tilltalande variabel som att elever från en skola måste flytta för att gå på gymnasiet kan inte användas eftersom att en sådan variabel fångar all skoleffekt för den skolan. Användbara skolvariabler behöver alltså vara på åtminstone intervallskala. Skolverkets databaser SIRIS och SALSA innehåller flera sådana. Gemensamt för de som anges i SIRIS med bland annat andelen pedagogiskt utbildad personal är att de är allt för ospecifika för studiens syften. Om pedagogisk utbildning hade kunnat knytas till den enskilda betygsättande läraren hade situationen varit annorlunda. SALSA innehåller dock en del intressanta och mer specifika variabler i och med att dessa är knutna till avgångsklassen. De som skulle kunna tänkas vara användbara är andelen elever med utländsk bakgrund och elevernas föräldrars utbildningsnivå. Vad gäller utländsk bakgrund är andelarna dock mycket låga och med tanke på att skolorna är små så motsvarar de ofta bara en elev. Föräldrarnas utbildningsnivå verkar dock mer användbar men eftersom data saknas för en av skolorna används den inte. På lärarnivå finns det inga variabler utöver de som kan konstrueras ur betygsättningen. Flera sådana av intresse kan dock tänkas. Ett exempel är att man kan tänka sig att en lärare som sätter slutbetyg varje år har lättare att hålla en konsistent nivå än en som sätter slutbetyg var tredje år. Materialet är något större på lärarnivå än på skolnivå, men i praktiken blir det ändå för litet för kontroll på lärarnivå.

På elevnivå är dock situationen helt annorlunda. Den stora mängden elever gör att kontroll liksom statistik överhuvudtaget blir mer meningsfull. Kön finns tillgängligt i materialet och flera

45

andra variabler kan konstrueras ur de ingående betygsvärdena. I tabell 12 presenteras hur avvikelsen är fördelad på kön.

Tabell 12. Avvikelse fördelat på kön

Alla Flickor Pojkar

Svenska 10 % 6 % 14 %

Engelska 13 % 14 % 12 %

Matematik 0 % 1 % -2 %

Idrott o. hälsa 13 % 26 % 0 %

No-ämnen -5 % -3 % -6 %

Som synes är skillnaderna relativt små i engelska, matematik och no-ämnen. I svenska är de betydande och i Idrott och hälsa A är det netto 26 procent av flickorna som höjer sitt betyg jämfört med grundskolan medan det inte finns någon nettoskillnad alls hos pojkarna. Kön kommer således att användas i den statistiska modellen. I litteraturen finns uppgifter om varierande betygsättning på olika gymnasieprogram.147 Av den anledningen vore det bra att kontrollera för från vilket program gymnasiebetyget stammar. Sådana uppgifter finns inte, men möjligen kan man tänka sig att ur grundskolebetygen konstruera meritvärdet för att på så sätt indirekt försöka fånga skild betygsättning på gymnasiet. Även skillnader i ambition och motivation kan enligt litteraturen fångas med ett sammansatt grundskolebetyg. Därför kommer meritvärdet att prövas som kontrollvariabel. Vidare kan man tänka sig ska en avvikelse sammansatt av alla de tillgängliga betygsavvikelserna förutom den i ämnet aktuella. En sådan variabel skulle vara tänkt att fånga större omsvängningar hos eleven. Man kan tänka sig att om eleven höjer flera betyg så ökar sannolikheten för att den höjningen inte har sin grund i en ursprunglig missvisande betygsättning utan i någon annan faktor. Ett sådant mått stöter dock på flera problem. Till att börja med sätter en stor del av lärarna i studien betyg i mer än ett av de studerade ämnena. 65 procent av eleverna har samma lärare i matematik och no-ämnen. För svenska och engelska är andelen 49 procent. Tabell 13 visar att skillnaden mellan vilket betyg en elev får beroende på om den har samma eller olika lärare är liten för matematik och no-ämnen medan den är något större för engelska och svenska. Ett större problem med en sådan allmän höjnings-sänkningsfaktor är dock att den inte blir tillgänglig för alla elever. Det finns elever som gått en av gymnasiekurserna men inte de andra. Därför används inte en sådan kontrollfaktor.

46

Tabell 13. Andelen elever med samma respektive olika lärare som får samma betyg

Svenska och engelska Matematik och no-ämnen

Samma lärare Olika lärare Samma lärare Olika lärare

Samma betyg 71 % 65 % 83 % 81 %

Olika betyg 29 % 35 % 27 % 29 %

En ytterligare möjlighet är att ta hänsyn till vilket betygsteg en elev fått. Anledningen till det är de stora skillnaderna i avvikelse mellan de olika betygsstegen. Dessa visas för matematik i diagram 1. För övriga ämnen samt en översiktlig fördelning av betygen i alla ämnen, se bilaga.

Diagram 1. Andel elever som höjer respektive sänker sitt matematikbetyg från grundskolan till gymnasiet.

Ur diagrammet kan vi se att andelen där senare uppgifter saknas är mycket hög för de elever som inte uppnått målen i matematik. Andelen är liknande för svenska men något mindre för de övriga ämnena. En möjlighet vore därför att bara basera analysen på godkända, väl godkända och mycket väl godkända betyg. Även den mycket väl godkända andelen är problematisk med tanke på takeffekter.148 Samtidigt innehåller även dessa uppgifter information. Det är möjligt att de elever som inte fick betyg på grundskolan och sedan fick gymnasiebetyg innehåller en högre andel avvikande bedömningar. Totalt blir min bedömning att ta med alla uppgifter.

De avslutande kontrollvariablerna är avgångsår Möjligheten finns att kontrollera för det år då eleven lämnade grundskolan. I tabell 14 redovisas de skillnader som finns avgångsår emellan.

148 Se diskussion i Skolverket (2009a) s. 72 f. 0% 20% 40% 60% 80% 100% Ej uppnått målen (N= 99) Godkänt (N=1057) Väl godkänt (N=550) Mycket väl godkänt (N=224)

Matematik

47 Tabell 14. Avvikelse fördelat på år

Alla år 2003 2004 2005 2006 2007 2008 Svenska 10 % 1 % 1 % 22 % 5 % 22 % 17 % Engelska 13 % 13 % 15 % 22 % 8 % 14 % 7 % Matematik 0 % 1 % -6 % 3 % -4 % -5 % 9 % Idrott o. hälsa 13 % 0 % -1 % 4 % 17 % 29 % 33 % No-ämnen -5 % 6 % 6 % -7 % -9 % -17 % -4 %

De stora skillnaderna åren emellan ger vid handen att kontroll för avgångsår kan vara behövligt. Eftersom avvikelsemåttet bygger på en bedömning både på grundskolan och på gymnasiet kan det finnas anledning att kontrollera för avgångsår i och med att bedömningen på gymnasiet kan tänkas skifta med tiden. Det innebär dock också problem. Den relativt lilla elevmängden innebär att en enskild lärares betygsättning kan utgöra en stor andel av underlaget för ett enskilt år. Är det dessutom så att den läraren bara återkommer en till gång som betygsättare under dessa sex år kan en stor del av den lärarens nettoavvikelse kontrolleras bort. Resultat kontrollerade för avgångsår ska alltså inte nödvändigtvis betraktas som säkrare än okontrollerade.