Maximizing the quality of education by measuring the educational added value in secondary school technical type on the basis of exam results

• Autorzy: Polcyn J. , Czyżewski B.

Identyfikatory

DOI

10.1515/manment-2015-0070

Warianty tytułu

PL

Maksymalizacja jakości kształcenia poprzez pomiar edukacyjnej wartości dodanej w szkole ponadgimnazjalnej typu technikum na podstawie wyników egzaminacyjnych

• Języki publikacji: EN

Abstrakty

EN

The rationale for this study is the search for ways to optimize expenditures on secondary vocational education. Optimization activities should lead to the creation of high quality human capital in the society. The purpose of this study is to verify the view indicating that schools with fewer students achieve higher learning outcomes. Nine classes were selected from a group of all secondary technical schools in Poland (N = 1683). Each class consisted of twenty schools selected by the average annual number of graduates in 2013-2015. A univariate analysis ANOVA was then carried out. The dependent variables were educational added values for matriculationexams in Polish language, the humanities, mathematics and natural sciences. The quality predictor in this study was classes determined by the average number of graduates. The study has led to the conclusion that higher learning outcomes expressed by the average educational added value are achieved in schools with more students. The highest average learning outcomes were achieved in schools with the number of students ranging from 564 to 640. It has also been shown that the average educational added value increases with the number of students in school. It may be supposed that certain numbers of students in school should not be exceeded; however, due to the lack of schools with the number of students far exceeding those in schools covered in this study, it was not possible to determine the maximum number of students in secondary technical schools that would allow them to obtain the expected learning outcomes.

PL

Uzasadnieniem dla podjętego tematu badań jest poszukiwanie dróg optymalizacji nakładów na średnie szkolnictwo zawodowe. Kierunki działań optymalizacyjnych powinny prowadzić do kreowania wysokiej jakości kapitału ludzkiego społeczeństwa. Jako cel analiz przyjęto zweryfikowanie poglądu wskazującego, że w szkołach liczebnie mniejszych osiąga się wyższe wyniki nauczania. Ze zbioru wszystkich techników w Polsce (N=1683) wytypowano 9 klas. Każda klasa składała się z 20 szkół wytypowanych według średniej rocznej liczby absolwentów w latach 2013-2015. Następnie przeprowadzono jednoczynnikową analizę ANOVA przyjmując jako zmienne zależne wartości edukacyjnej wartości dodanej dla egzaminów maturalnych z języka polskiego, grupy przedmiotów humanistycznych, matematyki oraz grupy przedmiotów matematyczno-przyrodniczych. Predykatorem jakościowym w omawianej analizie były klasy wyznaczone według średniej ilości absolwentów. Przeprowadzone badania doprowadziły do konkluzji, że wyższe wyniki nauczania wyrażane średnią edukacyjną wartością dodaną uzyskuje się w szkołach liczebnie większych. Najwyższe średnie wyniki nauczania osiągnięto w szkołach o liczebności uczniów z przedziału od 644 do 720. Można nawet zauważyć pewną tendencję, potwierdzaną średnimi wynikami edukacyjnej wartości dodanej, wskazującą, że badana wielkość wzrasta wraz ze wzrostem liczebności szkoły. Przypuszczać należy, że wzrost liczebności szkół posiada pewną wartość maksimum, jednak ze względu na brak szkół o liczebności uczniów znacznie przekraczających rozmiary analizowanych szkół, nie pozwolił na wyznaczenie granicy wskazującej na maksymalny rozmiar szkoły typu technikum, pozwalającej na uzyskiwanie oczekiwanych efektów kształcenia.

Słowa kluczowe

EN

quality of education; number of schools; educational added value; ANOVA; optimum size of the school

PL

jakość kształcenia; liczebność szkół; wartość dodana edukacji; ANOVA; optymalna wielkość szkoły

• Wydawca: University of Zielona Góra, Faculty of Economics and Management
• Czasopismo: Management
• Rocznik: 2016
• Tom: Vol. 20, no. 2
• Strony: 359--377
• Opis fizyczny: Bibliogr. 21 poz., rys., tab.

Twórcy

autor

Polcyn J.

• Stanisław Staszic University of Applied Sciences in Piła

autor

Czyżewski B.

• Poznań University of Economics

Bibliografia

• 1. Caldas S.J. (1993), Reexamination of input and process factor effects on public school achievement. “Journal of Educational Research”, No. 86, pp. 206-214. DOI:10.1080/00220671.1993.9941832.
• 2. Czyżewski B., Brelik A. (2016), Modelowanie społeczno-ekonomicznych determinant jakości edukacji [Modelling the Socio-economic Determinants of the Quality of Education], “Zeszyty Naukowe WSES W Ostrołęce”, No. 20, pp. 93-104.
• 3. Dolata R. (2007), Edukacyjna wartość dodana jako metoda oceny efektywności kształcenia na podstawie wyników egzaminów zewnętrznych [Educational Value Added as a Method of Evaluating the Effectiveness of Education on the basic of External Examination Results], Warszawa, Centralna Komisja Egzaminacyjna.
• 4. Dolata R. (2008), Szkoła – segregacje – nierówności [School-segregationinequality], Warszawa, Wydawnictwo Uniwersytetu Warszawskiego.
• 5. Gorard S. (2006), Value-added is of little value, “Journal of Education Policy”, No. 21, pp. 235-243. DOI: 10.1080/02680930500500435
• 6. Humlum M.K., Smith N. (2015), Long-term effects of school size on students’ outcomes, “Economics of Education Review”, No. 45, pp. 28-43. DOI: 10.1016/j.econedurev.2015.01.003.
• 7. Kowalska I. (2012), Standaryzacja kosztów usług publicznych w zakresie edukacji [The standarization of the Cost of Public Education], “Zeszyty Naukowe Uniwersytetu Szczecińskiego Nr 705 Ekonomiczne Problemy Usług”, No. 89, p.138.
• 8. Lee V.E., Loeb S. (2000), School size in Chicago elementary schools: Effects on teachers’ attitudes and students’ achievement, “American Educational Research Journal”, No. 37, pp. 3-31. DOI: 10.2307/1163470.
• 9. Lee V.E., Smith J.B. (1997), High school size: Which works best and for whom?, “Educational Evaluation and Policy Analysis”, No.19, pp. 205-227, DOI: 10.3102/01623737019003205.
• 10. Luyten H., Hendriks M., Scheerens J. (2014), School Size Effects Revisited: A Qualitative and Quantitative Review of the Research Evidence in Primary and Secondary Education, “School Size Effects Revisited: a Qualitative and Quantitative Review of the Research Evidence in Primary and Secondary Education”, pp.1-227.
• 11. Mortimore P., Sammons P., Thomas S. (1994), School Effectiveness and Value Added Measures, “Assessment in Education: Principles, Policy & Practice”, No. 1, pp. 315-332. DOI: 10.1080/0969594940010307.
• 12. Przekota G. (2011), Reakcja gospodarki krajowej na otwarcie zagranicznego rynku pracy [The Reaction of the National Economy to the Opening of the Foreign Labour Market], “Zeszyty Naukowe Instytutu Ekonomii i Zarządzania Politechniki Koszalinskiej”, No. 15, pp.179-191.
• 13. Przekota G. (2013), Makroekonomiczne uwarunkowania rozwoju lokalnych rynków pracy [The Macro-economic Determinants of the Development of Local Labour Markets], [in:] Flejtarski S. (ed.): Co z tą pracą? Pomorze Zachodnie w perspektywie interdyscyplinarnej i międzynarodowej [What about Work ? Western Pomerania from the Interdisciplinary and International Perspectives], Szczecin: Wydawnictwo Zapol.
• 14. Stanisz A. (2007), Przystępny kurs statystyki z zastosowaniem STATISTICA PL na przykładach z medycyny [An Accessible Course in Statistics with STATISTICA PL Based on Medical Examples], Kraków, StatSoft Polska.
• 15. Stevenson K. R. 2006, School Size and Its Relationship to Student Outcomes and School Climate, A Review and Analysis of Eight South Carolina Statewide Studies. Available: http://files.eric.ed.gov/fulltext/ED495953.pdf.
• 16. Sztanderska U., Elżbieta Drogosz-Zabłocka E. (eds.). (2013), Koszty edukacji ponadgimnazjalnej i policealnej [The Costs of Middle and Secondary Education], Instytut Badań Edukacyjnych.
• 17. Thomas S.M., Mortimore P. (1996), Comparison of value added models for secondary school effectiveness, “Research Papers in Education”, No. 11, pp.5-33, DOI: 10.1080/0267152960110103.
• 18. Timmermans A.C., Doolaard S., de Wolf I. (2011), Conceptual and empirical differences among various value-added models for accountability, “School Effectiveness and School Improvement”, No. 22, pp. 393-413, DOI: 10.1080/09243453.2011.590704.
• 19. Timmermans A.C., Thomas S.M. (2015), The impact of student composition on schools’ value-added performance: a comparison of seven empirical studies, “School Effectiveness and School Improvement”, No. 26, pp. 487-498, DOI: 10.1080/09243453.2014.957328.
• 20. Werblow J., Robinson Q.L., Duesbery L. (2010), Regardless of School Size, School Climate Matters How Dimensions of School Climate Affect Student Dropout Rate, [in:] Wayne K.H., DiPaola M.F. (eds.), Analyzing School Contexts: Influences of Principals and Teachers in the Service of Students, Charlotte: Information Age Publishing-Iap.
• 21. Żółtak T. (2015), Statystyczne modelowanie wskaźników Edukacyjnej Wartości Dodanej. Podsumowanie polskich doświadczeń 2005-2015 [The Statistical Modelling of Educational Value-Added Indicators. A Summary of Polish Experiences 2005-2015], Warszawa, Instytut Badań Edukacyjnych.