Verksamhetsutvärdering av Mattecentrum

Relevanta dokument
Verksamhetsutvärdering av Mattecentrum

Skolkvalitet, lönsamhet och betygsinflation

Skolprestationer på kommunnivå med hänsyn tagen till socioekonomi

Resultat på nationella prov i årskurs 3, 6 och 9, läsåret 2016/17

Resultat på nationella prov i årskurs 3, 6 och 9, läsåret 2017/18

Designförändringar mellan PISA 2012 och PISA 2015 en metodstudie

Skillnaden mellan betygsresultat på nationella prov och ämnesbetyg i årskurs 9, läsåret 2009/10

AUGUSTI Likvärdigheten i PISA förändringar och förklaringar

Öppna jämförelser Grundskola Täby kommun

Resultat från ämnesproven i årskurs 9 vårterminen

Resultat på nationella prov i årskurs 3, 6 och 9, läsåret 2015/16

Könsskillnader i skolresultat NATIONELL STATISTIK I URVAL. Könsskillnader i skolresultat 1

Redovisning av elevresultat våren 2016 i grundskolan, del II

TIMSS, TIMSS Advanced och betygen

Analyser av familjebakgrundens betydelse för skolresultaten och skillnader mellan skolor

Fler mått för att analysera elevers resultat i grundskolan och gymnasieskolan

F5 Introduktion Anpassning Korstabeller Homogenitet Oberoende Sammanfattning Minitab

Föreläsning 10, del 1: Icke-linjära samband och outliers

Nationella prov Statistisk analys för Sjöängsskolans resultat årskurs 6 och Anneli Jöesaar

APRIL Skolpolitiskt relevanta faktorer bakom Sveriges resultat i Pisa 2015

Resultat från nationella prov i årskurs 3, vårterminen 2014

Kapitel 22: KLUSTRADE SAMPEL OCH PANELDATA

Redovisning av uppdrag om skillnaden mellan betygsresultat på nationella prov och ämnesbetyg i svenska, matematik och engelska i årskurs 9

Bedömning och betyg - redovisning av två rapporter

Komvux och sfi: uppgifter i den nationella uppföljningen. Att hitta fram med rätt siffror

Psykisk hälsa barn och unga

En beskrivning av terminsbetygen våren 2013 i grundskolans

Beslut för förskoleklass och grundskola

En mycket vanlig frågeställning gäller om två storheter har ett samband eller inte, många gånger är det helt klart:

Öppna jämförelser Grundskola Östersunds kommun

Resultaten av ämnesproven för årskurs 9 år 2005

Matematikpolicy Västra skolområdet i Linköping

Utbildningsfrågor Dnr 2006:2230. Ämnesprovet 2006 i grundskolans åk 9 och specialskolans åk 10

Autokorrelation och Durbin-Watson testet. Patrik Zetterberg. 17 december 2012

Finns förstelärarna där de bäst behövs?

PM - Terminsbetyg i årskurs 6. Vårterminen 2018

Ankomst och härkomst en ESO-rapport om skolresultat och bakgrund

Syftet med rapporten. Belysa likvärdighetens utveckling utifrån olika indikatorer. Diskutera orsaker till utvecklingen

Policy Brief Nummer 2017:4

Lgr 11 Nya kursplaner Nytt betygssystem

Resultat på nationella prov i årskurs 3, 6 och 9, läsåret 2014/15

En beskrivning av slutbetygen i grundskolan 2008

Antalet personer som skriver högskoleprovet minskar

Kursnamn: Vetenskapsteori och grundläggande forskningsmetod

Konkurrensens påverkan på betygsinflation

Elevers kunskapsutveckling i grundskolan

Upplands-Bro kommun Skolundersökning 2009 Kommunövergripande rapport

Kommittédirektiv. Höjd kunskapsnivå och ökad likvärdighet i svensk skola. Dir. 2015:35. Beslut vid regeringssammanträde den 1 april 2015

Förstärkt tillsyn av skolors arbete med bedömning

Tentamen Metod C vid Uppsala universitet, , kl

Nationella prov i gymnasieskolan och komvux vårterminen 2011

Föreläsning 9. NDAB01 Statistik; teori och tillämpning i biologi

Föreläsning 9. NDAB02 Statistik; teori och tillämpning i biologi

Tentamen på. Statistik och kvantitativa undersökningar STA100, 15 hp. Fredagen den 16 e januari 2015

Är sjukvården jämställd och går det åt rätt håll?

Förklaring till variablerna som använts i sammanställningen

BILDER AV SKOLAN. - Vad är det som driver kunskapsbildningen? - Hur ser bilden av framtidens skola ut? Mikael Alexandersson

Betyg och studieresultat i gymnasieskolan 2007/08

Betyg i årskurs 6, vårterminen 2018

Naturvetenskapsprogrammet UPPFÖLJNING AV GYMNASIESKOLAN 2019

Nationella prov Statistisk analys för Sjöängsskolans resultat årskurs 6 och Anneli Jöesaar

Terminsbetyg i årskurs 6, våren 2016

Kapitel 15: INTERAKTIONER, STANDARDISERADE SKALOR OCH ICKE-LINJÄRA EFFEKTER

a) Anpassa en trinomial responsmodell med övriga relevanta variabler som (icketransformerade)

Resultatredovisning grundskola 268,6 92,3 95,6. Betyg, behörighet och nationella prov. Meritvärde årskurs 9, genomsnitt 17 ämnen

Resultat från ämnesproven i biologi, fysik och kemi i årskurs 9 vårterminen 2009

Same same, but different

Orsaker till och konsekvenser av skolsegregation En skola för alla? ReVäst seminarium 1 juni, 2017

Uppföljning betyg och ämnesprov årskurs 3,6 och 9 grundskolan Piteå kommun 2012

För att lyckas måste vi förstå våra elever

Motion, utbildningsutskottet

En beskrivning av slutbetygen i grundskolan våren 2011

Ännu tidigare betyg? Behöver grundskolan ännu mer konkurrens och ännu tidigare betygssättning?

Piteås kunskapsresultat jämfört med Sveriges kommuner 2015/2016

Relationen mellan provresultat och betyg i grundskolans årskurs 6 och årskurs

Kommun- och landstingsdatabasen

Examinationsuppgift 2014

Friskolereformens långsiktiga

SKOLVERKETS AKTUELLA ANALYSER Invandringens betydelse för skolresultaten

Karlbergsskolan RO Läsårsplan

Resultatredovisning av elevresultat i grundskolan och gymnasieskolan våren 2017, del II

Tentamen i Statistik, STA A10 och STA A13 (9 poäng) Måndag 14 maj 2007, Kl

Jämförelse av måluppfyllelse mellan årskurs 1-6 och 7-9. Andel elever i 1-6 och 7-9 som ej nådde målen ht 2010

Uppföljning av kunskapsresultat

Användning. Fixed & Random. Centrering. Multilevel Modeling (MLM) Var sak på sin nivå

Antalet böcker i hemmets betydelse för prestation i läsförståelse

BARN- OCH UTBILDNINGSFÖRVALTNINGEN

Resultat från nationella prov i årskurs 6, vårterminen 2014

1. a) F4 (känsla av meningslöshet) F5 (okontrollerade känlsoyttringar)

Kunskapsuppföljning Barn- och ungdomsförvaltningen 2014

Slutbetyg i grundskolan våren 2013

Erfarenheter och effekter av satsningar på lärare i skolor med låga elevresultat

Skolverket Dokumentdatum: Dnr: : (22)

STATISTISK POWER OCH STICKPROVSDIMENSIONERING

FOKUS PÅ. PISA 2015: Så mår svenska 15-åringar i skolan

Tillämpad statistik (A5), HT15 Föreläsning 11: Multipel linjär regression 2

Köping en av Sveriges bästa skolkommuner. Skolplan

Provbetyg E Provbetyg D Provbetyg C Provbetyg B Provbetyg A. Totalpoäng Minst 37 poäng Minst 59 poäng Minst 77 poäng Minst 95 poäng Minst 106 poäng

Stödinsatser i skolan

Måttbandet nr 215 december 2011

Transkript:

Verksamhetsutvärdering av Mattecentrum Juni 2017 www.numbersanalytics.se info@numbersanalytics.se Presskontakt: Oskar Eriksson, 0732 096657 oskar@numbersanalytics.se

Numbers Analytics är en statistikbyrå som sätter samhället först. Där statistik och samhällsfrågor möts finns vi och tillämpar statistisk metod på verkliga problem. Genom kvalificerad statistisk analys hjälper vi våra kunder att gå från data till kunskap. numbersanalytics.se

SAMMANFATTNING Numbers Analytics har på förfrågan gjort en utvärdering av Mattecentrums verksamhet. Syftet med undersökningen är att ge en bild av vilken effekt mattestugorna har haft på kunskapsnivåerna inom matematik, genom att modellera förändringen i betyg på nationella prov. Denna analys visar att kommuner med Mattecentrums verksamhet har en bättre betygsutveckling jämfört med övriga kommuner.

SVENSKA ELEVER FORTFARANDE SÄMRE ÄN PÅ BÖRJAN AV 2000-TALET Att det krävs krafttag för att öka matematikförståelsen i grundskolan är något som de flesta är rörande överens om fast vägen dit är dessvärre kraftigt omdebatterad. Den senaste PISA-undersökningen visar att svenska elever presterar nu bättre i matematik än tidigare, men det är fortfarande långt till de nivåer som eleverna låg på i början av 2000-talet. Mattecentrum har som syfte att verka för en likvärdig kunskapsinhämtning och att öka kunskapen inom matematik och har således visionen att vara ett verktyg för svenska elever att förbättra sina PISA-resultat. För att undersöka huruvida Mattecentrum har en dokumenterad effekt på svenska elevers resultat i matematik har Numbers Analytics utfört en statistisk analys med data från två källor; dels Mattecentrums egen data över vilka skolor de har verksamhet på, dels Skolverkets statistik över resultat på nationella proven. Figur 1. Andel svenska elever (%) på olika prestationsnivåer PISA-testet i matematik 2003, 2012 och 2015. Källa: Skolverket. HUR UNDERSÖKNINGEN GJORDES För att få en så heltäckande bild som möjligt har data på samtliga skolor i Sverige från HT 2011 till VT 2016 samlats in och analyserats. Variabeln som är av störst intresse är utvecklingen av genomsnittsbetyg; det för att undvika potentiell snedvridning då Mattecentrum generellt är på skolor med något högre genomsnittsbetyg. Med avsikt att även ta hänsyn till andra faktorer som kan påverka förändringen i genomsnittsbetyg har en så kallad fixed effects-modell använts. Det innebär att variabler som kan antas vara konstanta under tidsperioden fångas upp, utan att vi på förhand måste specificera dem. I detta fall är det faktorer som bland annat elevernas socio-ekonomiska bakgrund, föräldrarnas utbildningsnivå och lärarnas kunskaps-

nivå. Även faktorer som är konstanta för alla skolor under varje enskild termin och matematikkurs inkluderas i den här modellen. Det gör så att vi kan exkludera eventuella kalibreringseffekter under de första terminerna när det nya betygssystemet infördes HT 2011 och tar även hänsyn till möjlig betygsinflation. Det inte är uteslutet att observationerna (skolorna och kommunerna, såväl som terminerna) är korrelerade med varandra. Därför används så kallade klustrade standardfel för att beräkna om resultaten är statistiskt signifikanta. Dessa kluster är tvåvägskluster på både skolnivå och på terminsnivå. Två olika modeller har undersökts; den första tittar på hur antal terminer med Mattecentrum på en skola påverkar genomsnittsresultatet på nationella proven, den andra mäter hur genomsnittsresultatet påverkas av antal terminer som Mattecentrum har funnits i kommunen, då elever kan gå till vilken Mattestuga de vill oberoende av om den ligger i deras skola eller ej. Mattecentrum i skolan och Mattecentrum i kommunen kan inte inkluderas i samma modell, då de är för korrelerade med varandra. Istället uppskattas två separata modeller. Som kommer kunna ses har logaritmen tagits av dessa två faktorer, då det antas att Mattecentrum har en ökande effekt ju längre Mattecentrum funnits på skola/kommun, men att effekten är avtagande över tid. Vår hypotes är att om Mattecentrum finns representerat på en skola eller i en kommun så kommer betygsutvecklingen vara bättre än på andra, likvärdiga skolor. MATTECENTRUM HÖJER KOMMUNRESULTATET? Resultatet från regressionsanalysen visar att det finns ett samband mellan hur länge Mattecentrum funnits i en kommun och det genomsnittliga skillnaden i resultat på nationella proven i matematik för skolorna i den kommunen (se tabell 1). Huruvida Mattecentrum finns på den specifika skolan är i sammanhanget mindre viktigt, utan bara att de har sin verksamhet i kommunen verkar vara tillräckligt för att höja resultaten. Den uppskattade effekten av Mattecentrum i kommunen visar att för varje fördubbling av Mattecentrums tid i en kommun (från en till två terminer, från

två till fyra terminer och så vidare) så kommer genomsnittsbetyget i nationella provet att öka med 0.15 poäng. Denna effekt är signifikant på 10-procents signifikansnivå. Observera att detta är på den 20-gradiga poängskalan. För frågor om hur Skolverket rapporterar in sin data uppmuntras läsaren att vända sig till dem. Att effekten på kommunnivå är starkare än effekten på skolnivå kan te sig ologiskt, men är ett resultat som skulle kunna uppstå på grund av relativt högre multikollinearitet mellan fixed effects-variablerna och Mattecentrum-variabeln på skolnivå, jämfört med fixed effects-variablerna och Mattecentrum-variabeln på kommunnivå. Det innebär att vi, på grund av korrelationen mellan fixed effectsvariablerna och variabeln för Mattecentrum i skolan, kan underskatta den faktiska effekten av Mattecentrum. Därför är modellen med Mattecentrum på kommun-nivå den som bäst visar hur verkligheten ser ut.