Page 26 - IDEA Studie 05 2019 Dopady kvality prace ucitelu

3. Předpoklady simulací Klíčový předpoklad našich simulací se týká směrodatné odchylky rozdělení KPU mezi učiteli v ČR, která představuje míru různorodosti. Výrazným způsobem spoluurčuje dopady změn v průměrné úrovni a různorodosti KPU na budoucí test-skóre českých žáků. Protože odhady KPU pro ČR zatím nejsou k dispozici, předpoklad o směrodatné odchylce KPU zakládáme na nepřímých indiciích. Ve scénářích vycházíme z hodnoty směrodatné odchylky 0,2, vyjádřené v jednotkách směrodatné odchylky počátečního rozdělení PISA test-skóre mezi českými patnáctiletými žáky. To odpovídá spodní hranici odhadů založených na datech z USA (viz Hanushek, 2011). V případě ČR pro to hovoří přísnější legislativní podmínky, vyšší průměrný věk učitelů,17 menší důraz na potřebu celoživotního vzdělávání učitelů, nižší míra rozdílů ve společnosti. Náš předpoklad nachází oporu i v Tabulce 2.2 , kde standardní odchylka hodnot test-skóre učitelů v ČR je výrazně nižší než v USA a řadě jiných zemí. Jelikož je směrodatná odchylka KPU důležitým parametrem, v Příloze I uvádíme výsledky simulací i pro její alternativní hodnoty. Simulace vyžadují řadu dalších předpokladů: (i) KPU má na test-skóre žáků stejný absolutní18 dopad bez ohledu na počáteční úroveň test-skóre toho kterého žáka. Tento předpoklad je zjednodušující, ale bez něho by byla prezentace výsledků mnohem složitější. (ii) Přiřazování učitelů k žákům probíhá náhodně. To znamená, že neexistuje korelace mezi KPU a počátečními schopnostmi a socio-ekonomickým zázemím žáka, velikostí školy nebo třídy. Tento předpoklad v praxi zřejmě splněn není. V ČR však lze zatím jen spekulovat, že kvalitněji pracující učitelé učí v průměru lépe disponované děti v důsledku vysoké míry meritokraticky založené selektivity systému od raného věku.19 Ve spojení s prvním předpokladem by mělo nesplnění tohoto předpokladu v simulacích dopad pouze na statistické rozdělení výsledných skóre mezi žáky, nikoliv na průměrné výsledky země jako celku. Dopadům nenáhodného přiřazování KPU různým žákům na nerovnost ve výsledcích bude věnován další výzkum. (iii) Postupné změny rozdělení KPU zasahují rovnoměrně žáky ve všech devíti ročnících na ZŠ. To například znamená, že okamžité plošné zvýšení KPU by se do skóre absolventů ZŠ z řad současných žáků 9. tříd promítlo mnohem méně než u žáků 1. tříd, kteří by byli výuce lépe pracujících učitelů vystaveni celých 9 let. Avšak pozor na to, že tento zpožděný přechodný efekt skrze průchod žáků základní školou je třeba v dalším odlišovat od efektu přechodného období reformy, která reprezentuje postupné změny statistického rozdělení KPU během implementace reformy z počáteční na cílovou úroveň. 17 V PIAAC datech údaje o věku učitelů ve Spojených státech chybí. Podle publikace OECD Education at a Glance je průměrný věk učitelů základních a středních škol v USA 43 let, zatímco v ČR je to 46 let. 18 Tento předpoklad je zároveň přirozeným důsledkem toho, že modely hodnoty přidané vzděláním odhadují průměrný efekt učitele na změnu v test-skóre žáků ve třídách, které učí (např. Hanushek, 2011). 19 Selekce žáků se odehrává především mezi školami (viz Národní zpráva PISA 2015, str. 33). Selekce v rámci škol je zpravidla v pravomoci vedení škol a empiricky o ní není v ČR mnoho známo, podobně jako v případě přiřazování učitelů do tříd. K selekci do škol může také docházet skrze rezidenční mobilitu a skrze rozdíly v míře podpory školy obcemi, jejich zřizovateli. 24