sou · H7B340 · 2019-08-30 00:00:00 — Utvecklingen visar att spridningen (mätt med p90/p10-kvoten i delfigur b) tenderar att öka när den genom- snittliga kompetensnivån bland lärarna faller, och minskar när kom- petensnivån stiger. Den brist på kompetenta lärare som uppstår när elevkullarna växer fördelas alltså inte jämnt mellan landets skolor och fluktuationerna är som störst i den nedre delen av fördelningen. Bilaga 7 till LU2019 Not: Figuren visar lärartäthet mätt som antalet heltidsekvivalenta undervisande lärare i hela grund- skolan per 100 elever beräknat på skolnivå. Percentilerna är beräknade i den elevviktade fördelningen. Bilaga 7 till LU2019 Not: Figuren visar genomsnittlig lärarkompetens (mätt som lärares förväntade lön), justerat för tjänste - omfattning, beräknat på skolnivå. Percentilerna är beräknade i den elevviktade fördelningen. Bilaga 7 till LU2019 4.3Differentiering av lärarresurser utifrån elevers behov En viktig fråga i debatten om skolans likvärdighetsuppdrag och möj- lighet att utjämna livschanser handlar om kompensatorisk resurs- tilldelning. Genom att tillföra mer resurser till skolor med svaga elevförutsättningar finns en förhoppning om att skolan ska utjämna skillnader i hemmiljö, exempelvis genom att tillhandahålla mindre klasser och högre lärarkompetens i skolor med en hög andel svaga elever. Tidigare studier av resursfördelningen i skolsystemet visade att graden av omfördelning var försiktig (2009), och 2014 skärptes skollagen med skrivningar som understryker kommunernas ansvar för att fördela resurser utifrån elevers förutsättningar. Som vi nämnt i inledningen till detta kapitel finns också stöd i forskningen för att ökad resurstilldelning särskilt bidrar till att förbättra svaga elevers skolprestationer. Resursallokeringen har i tidigare studier visat sig vara kompensatorisk avseende lärartäthet (se t.ex. och (2016) och och ), men upp- visar ett omvänt samband utifrån lärares kompetens: och (2016) visar att andelen obehöriga lärare är högre på skolor med relativt sett svagare elevförutsättningar, och benämner detta pedagogisk segregation. Avsnitt 4.2.1 och 4.2.2 visade att spridningen i resurser mellan kommuner och skolor i vissa avseenden är stor. Dessa skillnader kan bl.a. bero på att elevsammansättningen och därmed resursbehoven skiljer sig åt mellan kommuner och skolor. För att belysa denna fråga närmare undersöker vi i detta avsnitt graden av differentiering av lärarresurser utifrån elevers förutsättningar. Elevpopulationen delas årsvis in i tredjedelar utifrån elevförutsättningarna i den kommun/ skola eleven tillhör, och därefter jämförs de genomsnittliga skolresur- serna mellan elever i kommuner och skolor med svaga, genomsnittliga och starka förutsättningar. Kommunens och skolans elevförutsätt- ningar beräknas med elevernas förväntade årskurs 9-betyg, vilket beskrevs närmare i avsnitt 3.2. Bilaga 7 till LU2019 Hur stora är skillnaderna i resurser mellan kommuner med starka respektive svaga elevförutsättningar? Figur 4.6 visar genomsnittlig lärartäthet och lärarkompetens i kommuner med olika förutsätt- ningar. I delfigur a) är en tilltagande differentiering tydlig: kommu- ner med svaga förutsättningar har högre lärartäthet än kommuner med bättre förutsättningar, och graden av differentiering har ökat . Det är alltså uppenbart att resursfördelningen i termer av lärartäthet har ett kompensatoriskt inslag och att resurserna är något större i kommuner med större behov. Delfigur b visar motsvarande utveckling för lärarkompetensmåt- tet, som inte uppvisar en fördelning styrd av kompensatoriska motiv. De svagaste kommunerna har genomgående lägre lärarkom- petens än kommuner med starkare elevförutsättningar, även om skillnaderna är små. Sammanfattningsvis kan vi konstatera att den socioekonomiska differentieringen av skolresurser mellan kommu- ner sker utifrån lärarkvantitet, inte utifrån lärarkompetens. Analyserna i figur 4.6 är informativa för att de ger en översiktlig bild av de genomsnittliga skolresurserna på kommunnivå. De säger däremot mindre om huruvida resurserna kommer de svagaste ele- verna till del och i vilken utsträckning huvudmännens resursfördel- ningspolitik leder till en differentiering mellan skolor med olika behov. I följande avsnitt belyser vi därför differentieringen av resur- ser dels mellan landets alla skolor, dels mellan skolor inom en och samma kommun. Bilaga 7 till LU2019 Not: Figurerna visar genomsnittliga lärarresurser på kommunnivå i tre elevgrupper utifrån kommunens förutsättningar: den tredjedel som går i skola i kommuner med svaga, genomsnittliga och starka förut - sättningar. Elevförutsättningar beräknas med förväntade årskurs 9 -betyg. Beräkningarna inkluderar enbart skolor med årskurs 9. Bilaga 7 till LU2019 Hur stora är resursskillnaderna mellan skolor med starka respektive svaga elevförutsättningar? Figur 4.7 visar att lärarresursernas för- delning mellan skolor har ett tydligt kompensatoriskt inslag när det gäller lärartäthet: skolor vars elever har svaga studieförutsättningar har 2017 cirka 1,5 fler lärare per 100 elever än skolor med starka elev- förutsättningar, vilket motsvarar cirka 25 procent.7 Figuren visar också tydligt att det kompensatoriska inslaget i fördelningen av lärarresurser i termer av kvantitet har tilltagit : när lärartät- heten återhämtade sig efter nedgången kom ökningen framför allt att gynna skolor med svaga förutsättningar, medan ned- gången har permanentats och lärartätheten snarare har fortsatt att falla i skolor med starka förutsättningar. Beskrivningen av resursutvecklingen är gjord genom att årsvis dela in eleverna i tre lika stora grupper utifrån skolornas elev- förutsättningar. Vi har i kapitel 3 konstaterat att sammansättningen av elever förändrats ; framför allt har fler elever invandrat till efter skolstart. Det är därmed möjligt att jämförelsen mellan starka och svaga skolor i figur 4.7 döljer att svaga skolor har blivit allt svagare i absolut bemärkelse, och därmed har fått ett större resurs- behov. För att undersöka om så är fallet visar vi i figur B.1 i bilaga 1 hur skolresurserna fördelas utifrån absoluta elevförutsättningar, dvs. gruppernas sammansättning hålls över hela tidsperioden. Med denna indelning finner en något svagare omfördelning och en tendens till minskad differentiering . När vi fokuserar på lärares kompetens (figur 4.7 b) ser vi att differentieringen av resurser inte tycks slå igenom i detta avseende. Skillnaderna i kompetens är små och om något till de svaga elevernas nackdel. Figur 4.7 inkluderar samtliga skolor med årskurs 9, dvs. både kom- munala och fristående huvudmän. Fristående skolor har i genomsnitt goda elevförutsättningar (se avsnitt 3.2.1), men vi visar i figur B.2 och figur B.3 (se bilaga 1) att de också har lägre lärartäthet och lärarkompetens än kommunala skolor. 7Differentieringen av resurser mellan starka, genomsnittliga och svaga elevförutsättningar är inte jämförbar mellan avsnitt 4.3.1 (kommunnivå) och avsnitt 4.3.2 (skolnivå) eftersom indel- ningen av elever i tre delar utifrån kommunens respektive skolans genomsnittliga förutsätt- ningar innebär att skillnaderna i elevförutsättningar mellan de tre grupperna är mindre i kom- munnivåanalysen jämfört med skolnivåanalysen. Bilaga 7 till LU2019 genom sin speciella kombination av elevgrupp och lärarkompetens till en mer kompensatorisk resursfördelning. Resursfördelningsbeslutet ligger dock hos de kommunala huvudmännen som avgör skolpengens storlek och hur och i vilken utsträckning socioekonomiska faktorer ska vägas in. För att belysa de kommunala huvudmännens resurs- fördelningsbeslut och rensa bort den kompensation som uppstår i och med den specifika kombinationen av starka elever och låga resurser på fristående skolor presenterar figur 4.8 resursskill- naderna mellan enbart kommunala skolor. Skillnaderna i lärarkom- petens mellan kommunala skolor med olika förutsättningar är nu tydliga, och till de svaga skolornas nackdel. Figuren visar att lärar- kompetensen är som högst i skolor med starka elevförutsättningar och faller med svagare elevförutsättningar. i figuren är dessa skillnader växande, vilket tyder på en tilltagande ojämlikhet mellan skolor när det gäller lärarkompetens. Hur stora är skillnaderna i lärarkompetens i figur 4.8? 2016 upp- går skillnaden mellan starka och svaga skolor till 0,2 av en standard- avvikelse. För att tolka detta mått presenterar vi i figur B.4 i bilaga 1 andelen behöriga lärare och genomsnittlig lärarerfarenhet över skolans genomsnittliga lärarkompetens (uttryckt i standardavvikel- ser). En förändring om 0,2 av en standardavvikelse är associerad med cirka 10 procentenheters skillnad i behörighetsandelen (i den nedre delen av fördelningen av lärarkompetens). Vidare visar vi i figur B.5 i bilaga 1 hur andelen behöriga lärare och lärares erfarenhet skiljer sig mellan skolor med olika förutsättningar. Skillnaderna i de resurser som elever möter på starka respektive svaga skolor uppgår vid slutet av perioden till avseende andelen behö- riga, och cirka avseende lärares erfarenhet. Huvudresultatet från dessa analyser är att resursfördelningen är kompensatorisk i termer av lärarkvantitet (dvs. lärartäthet) och att denna form av kompensation har ökat , men att fördelningen av lärarkompetenser i stället förstärker skillnader mellan skolor med olika elevsammansättning och att den förstärkande resursfördel- ningen ser ut att öka . Bilaga 7 till LU2019 Not: Figurerna visar genomsnittliga lärarresurser på skolnivå i tre elevgrupper utifrån skolornas förut - sättningar: den tredjedel som går i skola med svaga, genomsnittliga och starka förutsättningar. Elev - förutsättningar beräknas med förväntade årskurs 9-betyg. Beräkningarna inkluderar enbart skolor med årskurs 9. Bilaga 7 till LU2019 Not: Figurerna visar genomsnittliga lärarresurser på skolnivå i tre elevgrupper utifrån skolornas förut- sättningar: den tredjedel som går i skola med svagast, genomsnittliga och starkast förutsättningar. Elevförutsättningar beräknas med förväntade årskurs 9-betyg. Beräkningarna inkluderar enbart kom- munala skolor med årskurs 9. Bilaga 7 till LU2019 4.3.3Differentiering mellan skolor inom kommun Figurerna ovan har visat på kompensatorisk resursfördelning i termer av lärartäthet både mellan kommuner och skolor med olika förutsättningar. För att ytterligare förstå i vilken utsträckning kom- munernas resursfördelningsbeslut bidrar till resursdifferentiering undersöker vi i detta avsnitt skillnader i resurser mellan skolor, efter att vi tagit hänsyn till genomsnittliga resursskillnader mellan kom- muner. De skillnader som kvarstår beror därmed uteslutande på differentiering mellan skolor inom kommuner, och inte på skillnader mellan kommuner med olika förutsättningar. Det är dock viktigt att påpeka att den faktiska resursfördelning som beskrivs inte med automatik motsvarar den som de kommunala fördelningsmodellerna ger upphov till, eftersom resursanvändningen även påverkas av beslut på rektorsnivå.8 Figur 4.9 visar att differentieringen mellan skolor kvarstår, men är något svagare, när vi studerar fördelningen av resurser inom kom- muner. Detta resultat bekräftar kommunernas egna uppgifter: i en enkätundersökning uppger av landets kom- muner att de använder någon form av socioekonomisk viktning i sin resursfördelning, och detta är vanligare i storstads- och förorts- kommuner jämfört med glesbygdskommuner (SKL 2018). Detta mönster förklaras av att behoven för omfördelning skiljer sig mellan kommuntyper: små kommuner har få skolor och därmed uppstår inte ett behov av omfördelning, medan större kommuner har många skolor och de socioekonomiska skillnaderna mellan skolor kan vara stora och motivera omfördelning. Vidare uppger de kommuner som omfördelar att de vanligaste faktorerna för den socioekonomiska viktningen är föräldrarnas utbildningsnivå och elevens migrations- bakgrund. De flesta kommuner uppger att av skolbudgeten fördelas utifrån socioekonomiska faktorer. 8Exempelvis kan rektorer välja att lägga en större eller mindre del av de lokala resurserna på att anställa lärare. Bilaga 7 till LU2019 Not: Figurerna visar genomsnittliga lärarresurser på skolnivå i tre elevgrupper utifrån skolornas förut - sättningar: den tredjedel som går i skola med svagast, genomsnittliga och starkast förutsättningar. Elevförutsättningar beräknas med förväntade årskurs 9-betyg. Beräkningarna inkluderar enbart kom- munala skolor med årskurs 9. Jämförelse inom kommun är framtagen genom att resursmåtten på skol - nivå residualiseras med hjälp av en regressionsmodell där skolresurser förklaras av kommunfixa effek - ter. Bilaga 7 till LU2019 I detta avsnitt undersöks lärares löner och i vilken utsträckning lönesättningen används för att skapa ekonomiska incitament för lärare med hög kompetens att söka sig till skolor med svaga förut- sättningar. Avsnitt 4.3 visade att lärarkompetensen är som högst på kommunala skolor med goda förutsättningar, medan det tycks vara svårare att rekrytera kompetenta lärare till skolor med många svaga elever. Frågan vi ställer oss här är alltså om kommunerna aktivt använder lönesättningen för att verka för en jämnare, eller mer kompensatorisk, fördelning av lärarkompetens mellan skolor. Ana- lyserna i detta avsnitt bygger uteslutande på lärare som arbetar i sektor, eftersom vi inte har heltäckande lönestatistik för lärare som är anställda i den fristående sektorn. Vi inleder med att beskriva den allmänna löneutvecklingen för lärare som undervisar i . Figur 4.10 visar en positiv real- löneutveckling för lärare , samt en ökad löne- spridning. Jämfört med andra yrkesgrupper är dock reallöneutveck- lingen för lärare under stora delar av perioden relativt svag (se t.ex. SOU 2014 för en jämförelse av löneutvecklingen mellan olika yrkes- grupper). stiger dock lärarlönerna särskilt kraftigt och spridningen ökar – detta hänger samman med karriärstegsreformen och införandet av lönepåslag för förstelärare (prop. 2012/13:136; /13:UbU15).9 kan huvud- männen även söka statsbidrag för att höja lärarlönerna genom det s.k. lärarlönelyftet. 9Även särskilda statsbidrag för karriärtjänster i utanförskapsområden har införts (SFS 2014:145). Bilaga 7 till LU2019 Not: Percentilerna är beräknade i den elevviktade fördelningen. Lönerna är uttryckta pen - ningvärde. Figur 4.11 visar genomsnittslönen för lärare som arbetar i skolor med olika elevförutsättningar. Delfigur a) visar månadslönen, medan delfigur b) visar den residualiserade månadslönen efter att vi har tagit hänsyn till lärarnas kompetens. Eftersom lärares lön stiger med kompetens, som t.ex. behörighet och erfarenhet, vill vi med delfigur b)undersöka hur kompensationen till lärare ser ut efter att vi har justerat för de variationer i lärarlöner som motiveras av kompetens.10 Delfigur b) närmar sig därmed frågan om den del av lönen som inte motiveras av behörighet och erfarenhet varierar på ett systematiskt sätt mellan skolor med olika förutsättningar, och om det tyder på att 10Mer specifikt beräknas den residualiserade lönen genom att sambandet mellan lön och kom- petens beräknas i en regression. Därefter subtraheras den del av lönen som kan förklaras av kompetens (genom att använda lärarens kompetensegenskaper och de skattade koefficien- terna) från lönen, och löneresidualen som kvarstår utgör den del av lönen som inte motiveras av kompetens. Löneresidualen kan dock fånga upp lön som motiveras av icke-observerad kom- petens eller förmågor som premieras av arbetsgivaren. Om sådana lärarförmågor varierar på ett systematiskt sätt mellan kommuner och skolor kan tolkningen av våra resultat påverkas: om särskilt skickliga lärare arbetar på skolor/i kommuner med goda förutsättningar, och vår modell inte fullt ut tar hänsyn till skicklighet, kan en högre löneresidual i skolor och kommu- ner med starka förutsättningar motiveras av dold lärarskicklighet. Bilaga 7 till LU2019 lönesättningen används för att försöka locka lärare till skolor med många svaga elever. Figuren visar att de båda lönemåtten är något högre i skolor med de starkaste förutsättningarna. Detta kan dock bero på att kommuner med goda förutsättningar har ett högre gene- rellt löneläge vilket ger upphov till skillnader på skolnivå. För att undersöka om skillnaderna i figur 4.11 uppstår mellan kommuner eller mellan skolor inom kommun redovisas i figur 4.12 motsvarande utveckling efter att vi har justerat för skillnader i löner mellan kommuner. I denna figur är både lön och löneresidual densamma för skolor med olika förutsättningar – inom en kommun är differen- tieringen av lärarlöner utifrån skolornas förutsättningar obefintlig och det finns inget som tyder på att lärare kompenseras med högre lön när de arbetar på skolor med svårare förutsättningar. Bilaga 7 till LU2019 Not: Figurerna visar genomsnittliga lärarlöner på skolnivå i tre elevgrupper utifrån skolornas förutsätt- ningar: den tredjedel som går i skola med svagast, genomsnittliga och starkast förutsättningar. Elev - förutsättningar beräknas med förväntade årskurs 9-betyg. Beräkningarna inkluderar enbart kommunala skolor med årskurs 9. Löneresidual avser residualen från en regressionsmodell där lönen förklaras av bl.a. lärarens erfarenhet, behörighet och utbildningsnivå. Bilaga 7 till LU2019 Not: Figurerna visar genomsnittliga lärarlöner på skolnivå i tre elevgrupper utifrån skolornas förutsätt - ningar: den tredjedel som går i skola med svagast, genomsnittliga och starkast förutsättningar. Elev - förutsättningar beräknas med förväntade årskurs 9-betyg. Beräkningarna inkluderar enbart kommunala skolor med årskurs 9. Löneresidual avser residualen från en regressionsmodell där lönen förklaras av bl.a. lärarens erfarenhet, behörighet och utbildningsnivå. Jämförelse inom kommun är framtagen ge- nom att resursmåtten på skolnivå residualiseras med hjälp av en regressionsmodell där skolresurser förklaras av kommunfixa effekter. Bilaga 7 till LU2019 4.5Regionala skillnader i skolresurser Kostnaderna för att bedriva skolverksamhet varierar med regionala förutsättningar som t.ex. befolkningstäthet och demografi. Gles- bygdskommuner har i allmänhet höga kostnader för skola, eftersom de inte kan utnyttja de skalfördelar större skolor innebär och inte alltid når upp till klasser av önskad storlek. Även storstäder har visat sig ha höga kostnader, vilket troligtvis hänger samman med den all- mänt högre kostnadsbilden i dessa kommuner (Statskontoret 2013). Hur ser fördelas då lärartäthet och lärarkompetens mellan olika typer av kommuner? Figur 4.13 visar att kommuner i storstadsområden (storstads- och förortskommuner) har lägre resurser, både avseende lärartäthet och lärarkompetens.11 Landsbygdskommuner har högst lärartäthet, medan de inte utmärker sig från kommuner med övriga städer när det gäller lärarkompetens. Figuren visar dock att skillnaderna i lärar- kompetens minskat kraftigt , och en särskilt brant nedgång i lärarkompetensen i landsbygden tycks vara en bidragande orsak till detta. 11Kommunindelningen bygger på SKL:s kommungruppsindelning. Bilaga 7 till LU2019 Not: Figurerna visar genomsnittliga lärarresurser på kommunnivå i olika kommuntyper, viktade med kommunens elevantal. Elevförutsättningar beräknas med förväntade årskurs 9 -betyg. Beräkningarna inkluderar lärarresurser i hela . Bilaga 7 till LU2019 Skolans arbete påverkas inte bara av lärartäthet och lärarkompetens –omsättningen på lärare har också betydelse för verksamheten. En låg omsättning av lärare på skolnivå är förknippad med kontinuitet i organisationen och undervisningen. I detta avsnitt beskriver vi därför lärarnas rörlighet, som beräknas som andelen av skolans lärare ett visst år som har lämnat skolan nästföljande år.12 Vi använder oss av ett treårsgenomsnitt (2013–2015) på skolnivå för att fånga om skolor har persistent hög eller låg rörlighet. forskning om lärares rörlighet i har visat att lärar- rörligheten har ökat . Adermon och Laun (2018) finner att bland lärare som stannar inom samma yrke/bransch ökade andelen som byter arbetsplats från 2016. Ande- len lärare som lämnar läraryrket och utbildningssektorn ligger mellan 1–, men även här finns en svag uppgång . Vidare undersöker Karbownik (2014b) lärarrörligheten –2005, och finner att rörligheten hade ett negativt samband med skolans förutsättningar, mätt med skolans genomsnittsbetyg, och ett positivt samband med andelen utrikes födda elever. Dessutom visar Karbownik (2014a) att betygsantagnings- reformen i , som ledde till ökade sortering till gym- nasieskolor utifrån elevers tidigare skolresultat, innebar ökad lärar- rörlighet i de skolor som efter reformen fick ett svagare elevunderlag. Våra analyser utifrån de senaste årens registeruppgifter visar att bland alla lärare 2013–lämnade skolan . av lärarna fortsatte att arbeta som lärare på en annan skola, medan resterande del lämnade läraryrket.13 Resul- taten bekräftar därmed den ökade rörligheten , vilket är förväntat givet ett antal reformer som berört lärares anställningar (t.ex. införandet av lärarlegitimation 2011 och förstelärarreformen ). Det är också möjligt att lärarbristen generellt innebär ökad konkurrens om utbildade lärare vilket kan bidra till högre rörlighet. Figur 4.14 visar sambandet mellan lärares kompetens, lärares lönenivå och ettårsrörlighet i lärarpopulationen i 2013– 12Detaljer om hur måttet har tagits fram presenteras i avsnitt 4.1. 13Vi finner att en högre andel lärare lämnade yrket jämfört med Adermon och Launs (2018) beräkningar på andelen lärare som lämnade läraryrket och utbildningsbranschen. Detta tyder på att lärare som slutade undervisa i stor utsträckning fortsatte att arbeta inom utbildnings- sektorn. Bilaga 7 till LU2019 Lärares kompetens (dvs. det kompetensmått som väger samman erfarenhet, behörighet m.m. och som beskrivs i avsnitt 4.1) och löne- nivå percentilrankas och visas på den horisontella axeln, och på den vertikala axeln presenteras den genomsnittliga rörligheten för en given percentil i fördelningen av kompetens och lön. Rörligheten faller med kompetens, vilket till stor del beror på att obehöriga lärare lämnar yrket i hög utsträckning. Vi ser dock en avtagande rörlighet genom hela för- delningen av lärarkompetens vilket indikerar att sambandet inte enbart beror på rörligheten bland obehöriga lärare. En möjlig tolkning är att lärare med hög kompetens är attraktiva att anställa, och därför har möj- lighet att välja den tjänst som de trivs bäst med, vilket bidrar till lägre rörlighet. Rörligheten faller också generellt med ålder och erfarenhet, vilket bidrar till mönstret i figur 4.14. När det gäller sambandet mellan lärares lön (här mätt som löneresidualen, dvs. den del av lönen som inte beror på lärarens kompetens) och rörlighet ser vi att rörligheten varierar mycket lite med lön. Rörligheten är lägre bland de bäst betalda lärarna jämfört med de sämst betalda. Not: Figuren visar genomsnittlig andel lärare som lämnar skolan beräknat utifrån lärarens percentilrankade kompetensmått (förväntad lön) samt löneresidual i populationen av grundskolelärare verksamma 2013–2015. Lärarrörlighet avser sannolikheten att lämna skolan , och beräknas som ett genomsnitt på skolnivå över tre läsår: 2013–2015. Löneresidual avser residualen från en regressionsmodell där lönen förklaras av bl.a. lärarens erfarenhet, behörighet och utbildningsnivå. Sambandet är beräknat med en kernelregression. Bilaga 7 till LU2019 I nästa steg av analysen undersöker vi hur lärarrörligheten samvari- erar med skolans elevförutsättningar. Figur 4.15 visar genomsnittlig ettårsrörlighet på skolnivå över skolans percentilrankade elevförut- sättningar. Datapunkterna i delfigur a) visar att det finns en stor spridning i rörlighet över hela fördelningen av elevförutsättningar. När vi beräknar sambandet mellan rörlighet och skolans elevförut- sättningar ser vi ett svagt negativt samband: rörligheten minskar ju bättre skolans elevförutsättningar är.