sou · H7B340 · 2019-08-30 00:00:00 — Likvärdighetsmåtten måste därför kompletteras med olika mått på hur väl skolan förmedlar kunskaper och värden. Bilaga 7 till LU2019 Hur analyseras jämlikhet och likvärdighet i skolan? Det ställer dock krav på resultatmått som kan jämföras eller mellan länder. Rapporten behandlar såväl grundskola som gymnasieskola, men inte övriga skolformer så som specialskola, särskola och sameskolan. Eftersom gymnasieskolan är en frivillig skolform där eleven själv väljer programinriktning och där antagningen till olika program och skolor beror på elevens grundskolebetyg är det svårare att definiera vad som avses med likvärdighet i denna skolform. En del av analy- serna, exempelvis skillnader i lärarresurser och skillnader mellan fri- stående och kommunala huvudmän kommer därför att begränsas till . En fördjupad analys av gymnasieskolan i dessa avseen- den vore mycket intressant och värdefull, men får bli föremål för framtida forskning. I det datamaterial vi har tillgång till inkluderas asylsökande. Det ut- gör i vissa skolor en icke försumbar andel av eleverna. Våra möjlig- heter att följa dessa elever på individnivå när de t.ex. byter skola, vilket sker oftare än för andra elever, och begränsad tillgång till bak- grundsinformation om de asylsökande eleverna, gör att vi endast kan inkludera dem i ett fåtal av analyserna. 2.3.4Skolledning, pedagogik och arbetssätt Vi kommer inte att undersöka betydelsen av skolledningsfrågor, annat än att vi studerar skillnader mellan olika typer av huvudmän. Detta beror inte på att vi tror att skolledare och skolledning är ovik- tiga för skolans likvärdighet utan främst på begränsad tillgång på information om skolledare och deras betydelse för skolans organi- sation på skolnivå.3 Vi kommer heller inte att beröra olika arbetssätt, pedagogik och vad som pågår i enskilda klassrum. Återigen inte för att dessa frågor inte är betydelsefulla, utan för att vi inte har tillgång 3Böhlmark, och Vlachos (2016). Hur analyseras jämlikhet och likvärdighet i skolan? Bilaga 7 till LU2019 till data på skolnivå eller klassrumsnivå som möjliggör en analys av betydelsen av skilda arbetssätt för likvärdigheten i skolan. Denna typ av kunskap är dock ytterst värdefull och forskning som förmår blottlägga kausala samband mellan arbetssätt och resultat för olika grupper av elever är nödvändig för att få till stånd en evidensbaserad skolutveckling. 2.4Data, metod och begrepp Våra analyser använder registerdata från en mängd olika källor, som tillhandahållits av (). I de olika delana- lyserna utgår vi ifrån en relevant population, som utgörs av elever som går i (eller kan förväntas gå i) en viss årskurs och skolform ett visst år. Genom flergenerationsregistret kopplar vi samman eleverna med deras föräldrar och syskon och kan genom register över inkomster och utbildning skapa mått på familjens utbildningsnivå och inkomstförhållanden samt migrationsbakgrund. I analyserna används detaljerade uppgifter om bägge föräldrarnas ålder, utbild- ning, inkomster och migrationsbakgrund, liksom uppgifter om elevens invandringsår och ursprungslandsgrupp. För att hantera förändringar i fördelningen av utbildning och inkomster använder vi oss av detaljerade indikatorer för utbildningsår och upp- gift om varje förälders genomsnittsinkomst då föräldern var 35–. Vi använder oss också av mått på föräldrabakgrund där föräldrarnas utbildning och inkomst har rangordnats i fördelningen av jämnåriga vuxna. Analysen av elevers studiedeltagande och skolors elevsamman- sättning bygger på ämnesprovsregistren i årskurs 3, 6, och 9 samt gymnasiet, registret över elever per och register över sökande, antagna och närvarande i gymnasiet. I dessa register finns uppgifter om vilken elev som går i vilken skola. Analyserna av skolans resurser är framtagna med hjälp av upp- gifter i registret över pedagogisk personal, som omfattar personal i skolväsendet . Uppgifter om lärares tjänst- på olika skolor kombineras med information om deras pe- dagogiska högskoleexamen, utbildningsnivå, erfarenhet och lön. Vi använder oss även av skolregistret, för komplett information om Bilaga 7 till LU2019 Hur analyseras jämlikhet och likvärdighet i skolan? landets skolor, deras elevantal, stadieindelning och huvudmanna- skap. Elevernas skolutfall mäts i olika åldrar och med olika resultat- mått. Uppgifterna hämtas från ett antal olika register, bl.a. årskurs- 9-registret, ämnesprovsregistren (årskurs 3, 6, 9 samt gymnasiet), register över sökande, antagna och närvarande i gymnasiet, första registrering i högskolan samt register över arbetslöshetsperioder. Dessa uppgifter finns tillgängliga för olika tidsperioder vilket utgör begränsningar i analyserna. För att hantera förändrade betygsskalor, betygsinflation och annan problematik med jämförbarhet använder vi oss genomgående resultatmått som har standardiserats per årskull med medelvärde noll och standardavvikelse ett. Vi benäm- ner skillnader mellan grupper i termer av procent av en standard- avvikelse (sd). När vi analyserar resultaten på gymnasiet tar vi i före- kommande fall hänsyn till att betyg eller prov i ett visst ämne, framför allt i matematik, från olika gymnasieprogram inte är direkt jämför- bara. Vi gör det genom att för varje program och läsår ersätta varje betygssteg i ett visst ämne (eller grupp av ämnen) med det genom- snittliga grundskolebetyget för samma ämne. resultat mäts med följande resultatmått: •Nationella prov i kärnämnen i årskurs 3, 6, 9 och gymnasiets årskurs 1 •Meritvärde i årskurs 9 (omnämns också som betyg) •Betyg i kärnämnen (svenska, engelska, matematik) i årskurs 9 •Betyg i kärnämneskurser, gymnasiets årskurs 1. Att vi här använder tidiga gymnasieutfall i relation till elevens grundskola är ett sätt att delvis hantera problem med betygsinflation och kompensatorisk betygssättning (, 2019; Hinnerich och Vlachos, 2013; 2017) – vi mäter alltså hur det har gått för eleven i genom det tidigaste mättillfället i gymnasieskolan. Så länge brister i bedömning och betygssättning i gymnasieskolan inte är korrelerade med motsvarande brister i kan denna ansats hantera problem med betygsinflation och kompensatorisk Hur analyseras jämlikhet och likvärdighet i skolan? Bilaga 7 till LU2019 betygssättning.4 Om det finns stark samvariation i elevsamman- sättning mellan grundskola och gymnasium kommer det fortfarande att finnas problem med resultatens jämförbarhet mellan gymnasie- skolor, även om problemen kan antas vara mindre än vid jämförelser av grundskoleresultat. I våra data ligger korrelationen i elevsamman- sättning mellan grund- och gymnasieskola på 0,35, medan korre- lationen i sannolikhet att gå i fristående skola i och i gymnasiet är nära noll. Detta innebär sammantaget att vi bedömer att vår metod hanterar huvuddelen av problemen med systematiska skill- nader i betygssättning och rättning mellan grundskolor. Gymnasieskolans resultat mäts med följande utfall: •Övergång till fortsatta studier och arbetsmarknadsinträde Rapportens kapitel beskriver var för sig mer ingående vilken typ av metod som de olika analyserna bygger på. I detta avsnitt presenterar vidock några metodansatser som är gemensamma för rapportens alla kapitel. Familjens socioekonomiska situation och migrationshistoria är fak- torer som är starkt förknippade med skolresultat. För att underlätta framställningen av resultat använder vi oss av ett sammanvägt mått på elevens familjebakgrund som mäter elevens förutsättningar att klara sig i skolan. Med hjälp av en statistisk modell är det möjligt att beräkna vilka resultat vi i genomsnitt kan förvänta oss av en elev, givet elevens familjebakgrund. Mer specifikt beräknas detta sammanfattande index 4Det bör dock påpekas att detta tillvägagångssätt inte längre kommer att vara möjligt efter att nationella proven i gymnasiet endast är obligatoriska för den högsta kurs i respektive svenska, matematik och engelska som är gemensam för varje gymnasiepro- gram (SFS 2017:1108). Bilaga 7 till LU2019 Hur analyseras jämlikhet och likvärdighet i skolan? genom att med multivariat regressionsanalys predicera elevens för- väntade meritvärde i årskurs 9. I den modell som används för att skapa prediktionen bestäms elevens meritvärde av följande variabler: elevernas kön, dummyvariabler för födelsemånad, dummyvariabler för födelseland, indikatorer för om elevens föräldrar är födda i eller utanför , mammans och pappans ålder vid bar- nets födelse, elevens födelseordning, antalet syskon, indikator för om föräldrarna har separerat före skolstart, dummyvariabler för mammans och pappans högsta utbildningsnivå, mammans och pappans inkomst vid 35–, indikatorer för saknade uppgifter om mamman eller pappan samt skolfixa effekter. När prediktionen sedan skapas exkluderas effekten av elevens grundskola ur modellen för att enbart bakgrundsegenskaper ska ingå. Prediktionen görs för varje årskull och tillåter alltså att betydelsen av olika bakgrunds- faktorer varierar . Sådan variation kan bero på att bakgrunds- faktorerna blir bättre eller sämre på att spegla individens förut- sättningar eller på att de mäts med förändrad precision. Indikatorer på en elevs härkomst kan också få ändrad betydelse beroende på att skälen för migration och selektionen av familjer från en viss region har förändrats . Måttet på en skolas elevers förutsättningar är ett genomsnitt av skolans elevers förutsättningar. För att hantera förändringar av fördelningar och för att underlätta tolkning av resultaten använder vi ofta percentilrankade mått. Detta innebär att individer eller enheter (skolor eller kommu- ner) rangordnats efter mått av intresse och därefter delats in i 100 lika stora grupper och i vissa fall också tre lika stora grupper. I de flesta fall bygger gruppindelningen på att varje grupp ska innehålla lika många elever. Hur analyseras jämlikhet och likvärdighet i skolan? Bilaga 7 till LU2019 Vi använder oss av flera begrepp som inte har en självklar tolkning. Här följer därför en lista av definitioner och förklaringar av vad som avses när dessa begrepp används i denna rapport. Hur elever fördelas på olika skolor. Denna sortering kan vara syste- matisk i olika avseenden, men måste inte vara det. Elever med lik- artade egenskaper kan gå på samma skola och/eller elever med vissa egenskaper kan i högre utsträckning gå på skolor med vissa egenskaper. Positiv/negativ elevsortering Det råder positiv elevsortering när elever med goda förutsättningar har större sannolikhet, än elever med sämre förutsättningar, att gå på skolor med god kvalitet. Det råder negativ sortering när elever med sämre förutsättningar har större sannolikhet, än elever med bättre förutsättningar, att gå på skolor med god kvalitet. I en regression där elevresultat förklaras av elevegenskaper och indi- katorer för vilken skola elever går på kommer den del av elevers resultat som beror på elevernas skola, och alltså är gemensam för alla elever på en viss skola, att utgöra den skolfixa effekten. Den skolfixa effekten motsvarar genomsnittsresultatet för eleverna på en skola – efter att hänsyn tagits till elevernas förutsättningar – och kan också utgöra ett mått på skolans kvalitet. Kamrat-/sammansättnings- och skolnivåeffekter Det är inte bara elevens egna egenskaper som påverkar skolresulta- ten, även elevsammansättningen på skolan kan vara viktig. Sådana effekter brukar benämnas kamrat-, sammansättnings-, eller skol- Bilaga 7 till LU2019 Hur analyseras jämlikhet och likvärdighet i skolan? Elever kan motiveras och få hjälp av varandra, liksom att de kan bli störda och demotiverade av andra elevers beteenden och prestationer. Även föräldrainflytande och att lärare har lättare eller svårare att anpassa undervisningen till alla elever beroende på elevsammansättningen i klassrummet kan spela roll. Man kan skilja på effekter som har att göra med hur det går för kamraterna i skolan och sådant som har att göra med deras bakgrund.5 Skolans lång- siktiga elevunderlag – och inte bara nuvarande elevsammansättning –kan också påverka skolans kvalitet genom att det är lättare/svårare att rekrytera och motivera lärare, attrahera elever, upprätthålla ordning och disciplin och organisera undervisning när elevunder- laget ser ut på ett visst sätt. Standardavvikelsen är ett spridningsmått som beskriver genom- snittliga avvikelse från medelvärdet i en fördelning av observationer. När ett resultatmått, som betyg eller provresultat, har standar- diserats, innebär en standardavvikelses (sd) högre värde än genom- snittet, att observationen befinner sig på i fördel- ningen. En observation som befinner sig 2 sd högre än snittet ligger i genomsnitt på den . 5Se Sacerdote (2011) och Manski (1993). effects i sin bredaste definition omfattar alla externaliteter av skolans elevsammansättning på en elevs resultat och kan med denna definit- ion omfatta såväl kamrateffekter som sammansättningseffekter. Vi gör här en uppdelning mellan externaliteter mellan elever som går på en skola (kamrateffekter) och på- verkan från före detta, samtida och förväntade framtida elever (sammansättningseffekter). 3 Eleverna i skolan forskning visar att elevers förutsättningar att lyckas i ut- bildningssystemet är starkt förknippade med deras socioekonomiska bakgrund, och deras migrationsbakgrund. Skolans arbete påverkas därmed av demografiska förändringar i dessa avseenden, och i detta kapitel beskriver vi utvecklingen av familjebakgrund och demografi i de årskullar som gått igenom den svenska skolan . I avsnitt 3.1 beskrivs hur elevers familjebakgrund har utvecklats , och i avsnitt 3.2 undersöker vi elevsorteringen i , dvs. i vilken utsträckning skolan är segregerad utifrån elevernas familjebakgrund. Denna analys är central för att förstå och tolka skillnader i resultat mellan skolor, och för diskussionen om lik- värdighet, vilket vi återkommer till i avsnitt 6.1.2. Avsnitt 3.2.1 beskri- ver förekomsten av skolval samt undersöker de bakomliggande orsakerna till ökad skolsegregation. I avsnitt 3.3 vänder vi blicken mot gymnasieskolan och elevsortering i olika dimensioner i denna skolform. I detta kapitel bygger analysen på data som omfattar alla individer som har varit bosatta i mellan 6 och 16 års ålder.1 Vi presenterar utvecklingen antingen utifrån elevernas för- väntade avgångsår från årskurs 9, dvs. det år eleven fyller 16, eller utifrån faktiskt skolår då eleven går i årskurs 3, 6 eller 9. De olika mått som används för att fånga elevernas familjebakgrund definieras löpande i texten. 1Analyser av gymnasieskolan utgår från individer som varit folkbokförda . Bilaga 7 till LU2019 Ett första nedslag i elevpopulationens demografi görs i figur 3.1, som visar antalet elever inskrivna i årskurs 3, 6, 9 och gymnasieskolans årskurs 3. Svängningar i födelsetal illustreras av pucklar i antalet elever när särskilt stora årskullar går igenom de olika stadierna i utbildningssystemet. Födelsetalen var särskilt höga kring 1990 för att falla , och sedan börja stiga igen kring . Som ett exempel ser vi att antalet elever i årskurs 9 steg med cirka 30 000 elever (en trettioprocentig ökning) då 1990-kullen nått årskurs 9, för att därefter falla. har elevantalen återigen börjat stiga. Dessa stora förändringar i elevantal på har betydelse för skolans verksamhet, vilket vi bl.a. kommer att belysa i kapitel 4 som behandlar skolans resurser. Not: Figuren exkluderar asylsökande elever. Utbildningsnivån i den svenska befolkningen har ökat successivt och fram till . Detta kan delvis tillskrivas reformen om förlängd obligatorisk utbildning som genomfördes på Bilaga 7 till LU2019 , men beror också på många andra faktorer som utbyggnad av gymnasieskolan, högskolan och efterfrågan på ut- bildad arbetskraft. Att utbildningsnivån har höjts i befolkningen innebär att barn och unga i genomsnitt har föräldrar med högre utbildning än unga för 20–. Figur 3.2 visar utbildnings- nivån bland föräldrarna till elevkullar som gått ut . Vi ser tydligt att andelen elever som har minst en förälder med eftergymnasial utbildning har ökat från 30 till . har andelen elever vars föräldrar har endast grundläggande obligatorisk utbildning, folk- skola eller 9-årig grundskola, minskat kraftigt, och i slutet av perio- den är det färre än av eleverna vars föräldrar tillhör den kategorin. Vi ser dock att nedgången i denna andel har stannat av och i stället har ökat något , vilket förklaras av en ökad andel elever med utlandsfödda föräldrar som i genomsnitt har lägre utbildningsnivå än föräldrar födda i . Not: Föräldrars utbildningsnivå beräknad i populationen elever som var folkbokför d i utifrån förväntat avgångsår i årskurs 9. Figuren exkluderar asylsökande elever. Bilaga 7 till LU2019 Elevernas socioekonomiska uppväxtmiljö påverkas också av famil- jens inkomst. Även om vi sett en generell trend mot högre utbild- ningsnivåer, och realinkomsterna i genomsnitt har stigit , har dessa inkomstökningar varit olika stora i olika delar av inkomstfördelningen. För att fånga elevernas ekonomiska förutsättningar under skolåren använder vi ett mått på familje- inkomst, som är ett genomsnitt av båda föräldrarnas inkomst när föräldrarna är i åldern 35–45 år.2 Not: Familjeinkomst är beräknat som summan av båda föräldrarnas genomsnittsinkomst (mätt i åldern 35–45). Inkomsten är uttryckt penningvärde. Med inkomst avses löneinkomst, inkomst från aktiv näringsverksamhet, samt ersättning från (däremot inkluderas ej ersättning vid arbetslöshet). Inkomstmåttet inkluderar nollinkomster för att fånga familjernas socioekonomiska situation. 2Med inkomst avses löneinkomst, inkomst från aktiv näringsverksamhet, samt ersättning från (däremot inkluderas ej ersättning vid arbetslöshet). Inkomstmåttet i figur 3.3 inkluderar nollinkomster för att fånga familjernas socioekonomiska situation. I övriga analyser där inkomst förekommer har årsinkomster som understiger fyra prisbasbelopp uteslutits ur genomsnittsinkomsten. Bilaga 7 till LU2019 Figur 3.3 visar hur familjeinkomsten har utvecklat sig i olika delar av fördelningen; för elever vars familj tillhör den , för medianfamiljen () och för elever vars familjeinkomst tillhör den i föräldrainkomstfördelningen för respektive årskull.3 För den lägsta inkomstgruppen försämrades familjeinkomsten , och efter en återhämtning åren kring 2005 faller återigen inkomsten i denna grupp efter 2010. Dessa fluktuationer i familjeinkomst i den nedre delen av fördelningen förklaras av variationer i andelen utrikes födda elever: när andelen utrikes födda elever stiger i elevpopulationen (se figur 3.4) faller familjeinkomsten i den eftersom föräldrarna till dessa elever har en särskilt svag ställning på arbetsmarknaden. När andelen invandrade elever är relativt sett hög uppvisar inkomst- fördelningen alltså en större spridning nedåt med många mycket låga inkomster. För svenskfödda elever med låg familjeinkomst har inkomsterna inte fluktuerat på samma sätt och i stället stigit något , vilket illustreras av linjen som beräknar familje- inkomsten vid den bland svenskfödda elever.4 Realinkomsterna har stigit kraftigt i den övre delen () av fördelningen . Samman- taget har alltså skillnaderna i familjeinkomst mellan elever ökat , dels för att fler elever är invandrade och därmed har föräldrar med svagare ställning på arbetsmarknaden, dels för att realinkomsterna har stigit särskilt kraftigt i den övre delen av inkomstfördelningen. Inkomstskillnaderna har ökat än mer om man i inkomsten även räknar in kapitalinkomster, se t.ex. (2019).5 Detta mått på familjeinkomst tar inte hänsyn till familjens storlek eller till andra familjeförhållanden, som t.ex. separerade föräldrar. Analyser som fokuserar på disponibel inkomst, dvs. 3Figurerna i kapitel 3 visar utvecklingen vid den 10:e, 50:e respektive i den för figuren relevanta fördelningen. Indelningen innebär att populationen rangordnas med avseende på exempelvis familjeinkomst och delas in i 100 lika stora grupper. Den är inkomsten i den grupp som har den 10:e lägsta inkomsten, dvs. det motsvarar familjeinkomsten för den elev som har en familjeinkomst högre än av övriga elever, men lägre än av eleverna. Tolkningen av medianen och görs på motsvarande sätt. 4Den försämrade inkomsten i den nedre delen av fördelningen och ökade inkomstklyftor hänger också delvis samman med den ekonomiska krisen (, , och 2014). Eftersom vi här mäter familjeinkomst som ett genomsnitt när föräldrarna är i åldern 35–för respektive elevkull ser vi denna försämring med en viss eftersläpning. 5Vi har i våra data inte tillgång till uppgifter om kapitalinkomster. Bilaga 7 till LU2019 transfereringar i relation till familjens försörjningsbörda, visar dock på en liknande utveckling. och (2011) visar t.ex. att den disponibla inkomsten för barn i åldern 0–ökat i reala termer över hela inkomstfördelningen , med undantag för en nedgång i samband med den ekonomiska krisen . I nästa steg av beskrivningen av skolans demografiska förutsätt- ningar fokuserar vi på elevernas migrationsbakgrund. Figur 3.4 visar att andelen utrikes födda elever i årskurs 9 har varierat : andelen föll men har det skett en kraftig ökning. 2017 var av eleverna i denna ålders- grupp utlandsfödda. Inkluderas gruppen asylsökande till de utrikes födda är andelen ännu högre. Andelen elever med utländsk bak- grund, dvs. elever födda i men med två utlandsfödda föräld- rar, har också ökat . Svängningarna i andelen utrikes födda beror inte enbart på att antalet utrikes födda skiljer sig mellan olika tidsperioder – de beror också på svängningar i födelsetalen i den inhemska befolkningen. Figur 3.5 visar att antalet utrikes födda inte minskade nämnvärt , och den sjunkande andelen beror i stället på de stora inhemska årskullarna födda kring 1990 som bidrog till att invand- rarandelen föll . Slutligen visar vi också att sammansättningen inom gruppen utrikes födda varierar , vilket påverkar förutsättningarna för denna grupp att lyckas i skolan. Figur 3.4 visar att en allt större andel av eleverna totalt sett är invandrade efter skolstart samt . I figur 3.6 visar vi motsvarande siffror som andel av det totala antalet invandrade elever medan figur 3.7 visar medianåldern bland utrikes födda elever. Figurerna uppvisar stora variationer i invand- ringsålder . Den senaste tioårsperioden har av de invandrade eleverna anlänt efter skolstart (se figur 3.6). Medianåldern vid invandring är ovanligt hög 2015 och 2016, vilket hänger samman med ett stort antal ensamkommande ungdomar i samband med flyktingvågen 2015. Sammantaget kan vi konstatera att det skett demografiska för- ändringar som innebär att elevers förutsättningar ser annorlunda ut än 20–bakåt i tiden. Föräldrarna är i genomsnitt mer välutbildade, men inkomstspridningen har ökat så att skillnader i ekonomiska förutsättningar är större . Vi ser också att en högre andel elever är utrikes födda. Dessutom har en växande Bilaga 7 till LU2019 andel av de utrikes födda eleverna anlänt efter skolstart, vilket påverkar både de enskilda elevernas och skolans förutsättningar. Not: Data över asylsökande elever finns endast . Andelarna är beräknade i populationen av elever som förväntas gå i årskurs 9 ett givet år. Utländsk bakgrund definieras som elev född i , med två utlandsfödda föräldrar. Bilaga 7 till LU2019 Not: Data över asylsökande elever finns endast . Andelarna är beräknade i populationen av elever som förväntas gå i årskurs 9 ett givet år (folkbokförda i ). Utländsk bak - grund definieras som elev född i med två utlandsfödda föräldrar. Bilaga 7 till LU2019 Not: Figuren exkluderar asylsökande elever. Andelarna är beräknade i populationen av elever som förväntas gå i årskurs 9 ett givet år (folkbokförda i ). Not: Data över asylsökande elever finns endast . Populationen avser individer som är folk - bokförda i senast samt asylsökande i grundskoleålder. Vi har ovan konstaterat att elevers genomsnittliga förutsättningar i termer av familjebakgrund har förändrats . I detta avsnitt undersöker vi hur dessa förändringar har fördelats mellan landets grundskolor.