Page 18 - IDEA Studie 03 2019 Zatizeni domacimi ukoly

Graf 5 – Vztah časového zatížení domácími úkoly a test skóre na úrovni zemí
PANEL A PANEL B 4. třída 8. třída
KOR
CZE
JPN
TWN HUN SVN
HKG
SGP
LTU
RUS
SWE
MLT BGR ARM UKR ROM USA BIH SCG
AUS
ENG
SCO ITA NOR
MNG MYS THA GEO
TUN EGY
LBN ISR BHR IRN
JOR
TUR
OMN
QAT
KWT PSE COL
SLV
BWA
SAU
GHA
TWN JPN HKG SGP USASVK DEU ITA
DNK
RUS LTU
ENG
NLD AUS
SCO
CZE NZLSWEAUT NOR
HUN LVA
SVN ARM UKR
COL GEO IRN MNG SLV
TUN
MAR
QAT
KWT
YEM
0 10 20 30 40 10 15 20 25 30
Časové zatížení DÚ na jednu vyučovací hodinu Časové zatížení DÚ na jednu vyučovací hodinu
Zdroj: Vlastní výpočty na datech TIMSS 2007
Evropa mimoevropské země Česká republika regresní přímka
Evropa mimoevropské země Česká republika regresní přímka
Graf 5 (Panel A  a Panel B ) ukazuje vztah mezi průměrným zatížením DÚ a průměrným skóre na úrovni zemí. Ve 4. i 8. třídách je tento vztah negativní. Zajímavé je, že vztah pouze v rámci evropských zemí je nulový. Nejde však nutně o kauzální vztah. Negativní asociace totiž může být způsobena řadou nepozorovaných rozdílů mezi zeměmi, které ovlivňují obě zkoumané veličiny, avšak s opačným znaménkem. Například vyšší časová dotace výuky na úrovni zemí může snižovat potřebu zátěže DÚ a přitom zvyšovat výsledky žáků v testech.
Graf 6 – Vztah mezi četností zadávání domácích úkolů a test skóre žáků odhadnutý různými metodami (na základě různých rozdílů)
Potenciální vliv proměnných (jako je časová dotace výuky), o kterých máme informace na úrovni škol (pozorovatelné), však můžeme pomocí regresních rovnic zohlednit. Regresní rovnice
1
umožňuje identifikovat vztah mezi test skóre a zátěží DÚ, přičemž držet ostatní vlivy jako
jsou charakteristiky školy, učitele a žáka konstantní. Graf 6 pro četnost a Graf 7 pro délku DÚ ukazuje odhadnuté koeficienty vyjadřující velikost nekauzálních vztahů zvýšení četnosti
zadávání DÚ o 10 procentních bodů, resp. prodloužení délky zadaných DÚ o 10 minut na test
0
-1
ČR, 4. třída
33 -2
skóre. Z hodnot označených „Rozdíly mezi zeměmi“ je vidět, že vyšší četnost i délka DÚ mají
negativní vztah se skóre v testu ve světě. Nicméně i tak existuje řada důvodSůvě,t, p4.rtřoídča tento odhad -3
nelze interpretovat jako kauzální.
-4
Svět, 8. třída
Zaprvé mohou existovat další nepozorovatelné rozdíly mezi zeměmi, které ovlivňují obě -5
analyzované proměnné. Vliv těchto rozdílů můžeme odstranit tak, že vztah mezi zátěží DÚ a test
skóre sledujeme vždy jen v rámci dané země, a to ve formě odchylek od průměrů v dané zemi Rozdíly mezi Rozdíly v rámci Rozdíly v rámci Rozdíly mezi
-6
(tzv.fixní-efektyzezmeěmií).34 TaktoodzehmaídnutéhodnotyškolznačenévGpřredamfeětcyhpro6a7jako„Rozdíly jednotlivé žáky
v rámci zemí“ ukazují, že ve světě je vztah stále negativní u obou proměnných. Negativní je vztah Zdroj: Vlastní výpočty na datech TIMSS 2007
i v ČR, kde z pochopitelných důvodů nebylo možné odhadnout vztah „Rozdíly mezi zeměmi“. To znamená, že i v rámci zemí (mezi školami dané země) je nižší zátěž DÚ asociována s vyššími test skóre. Příslušné koeficienty však klesly násobně, často až pětinásobně a v některých případech jsou až statisticky nevýznamné. Tento nekauzální vztah má přinejmenším dvě vysvětlení:
ČR, 8. třída
33 Stejné vztahy společně se statistickou významností koeficientů zobrazuje Tabulka A2 .
34 V případě fixních efektů zemí je závislost odhadnuta na základě odchylek proměnných na úrovni žáka od odpovídajícího národního
průměru proměnné. V této i všech následujících regresích nadále zohledňujeme další v datech pozorovatelné (vysvětlující) proměnné.
16
Rozdíl ve skóre
Skóre v TIMSS
300 400 500 600 700
Skóre v TIMSS
300 400 500 600