2.1. Představy o životním úspěchu a vzdelanostní aspirace Petr Matějů V tradičních společnostech se děti prakticky bez ohledu na schopnosti, vlohy či plány nedostaly daleko za hranice sociální skupiny či třídy, do které patřily jejich rodiče, a to bez ohledu na to, co si rodiče nebo jejich děti přály. Tyto společnosti byly dokonce uspořádány tak, aby sociální hranice byly co nejméně prostupné a aby se působením dominantní (askriptivní) ideologie vryly i do myšlení lidí a vymezily tak i pole, ve kterém se mohly pohybovat aspirace a životní plány. Moderní industriálni a postindustriální společnosti bývají naopak dík^ dominantní (zásluhové) ideologii prezentovány jako v principu otevřené, vertikálně prostupné, s minimálními sociál^-ními bariérami a vysokou sociální mobilitou. Ve srovnání s tradičními společnostmi je to jistě pravda. Stále se však vedou spory o to, jak velký je v moderních společnostech objektivní i subjektivní význam sociálních bariér, zda v mezigeneračním přenosu sociálně-ekonomického postavení působí tyto bariéry především přímo (objektivně existující překážky), nebo spíše skrytě (subjektivně stanovené hranice dosažitelnosti). S tím souvisí otázka, zda jde skutečně o sociální, či dokonce třídní bariéry, nebo spíše o výsledek působení schopností, motivací a dalších spíše osobnostních rysů, které významným způsobem ovlivňují životní úspěch člověka, a to tím více, čím větší měrou se ve společnosti prosazuje tzv. zásluhový (meritokratický) princip diferenciace.1 Teorie i výzkumy vysvětlující mezigenerační přenos sociálně-ekonomického postavení se přitom často rozcházejí v samotné podstatě vysvětlení zkoumaných procesů. Na jednom pólu spektra stojí obhájci teze, podle které sociální nerovnosti mají charakter třídních bariér, na jejichž existenci se rodiny adaptují přizpůsobováním aspirací svých členů reálně dosažitelným cílům (například Goldthorpe, 1996; Breen, Goldthorpe, 1997; Bowles, Gintis, Groves, 1976; Jencks et al., 1972, 1976). Na opačné straně tohoto spektra stojí stoupenci teze, podle které rovné šance dávají vyniknout převážně geneticky založeným rozdílům ve schopnostech lidí a v jejich aspiracích, což sice činí společnost relativně otevřenou a prostupnou, rozsah nerovností to v dlouhodobé perspektivě však nijak výrazně nezmenšuje, spíše naopak 1 Svědčí o tom i nedávno vydaná monografie zabývající se mezigenerační reprodukcí sociálně-ekonomic-kých nerovností (Bowles, Gintis, Groves, 2005). Přehledné analytické shrnutí toho, kam výzkum v odpovědi na tyto otázky dospěl, lze nalézt například u Loehlina (2005) nebo v práci autorů Feldmana, Otty a Christiansena (2000). 147 (například Young, 1958; Herrnstein, 1973; Herrnstein, Murray, 1994). Uprostřed tohoto spektra se pohybuje řada teorií, které sice uznávají význam genetických faktorů a do jisté míry i třídních bariér, důraz ale kladou na sociálně-psychologické faktory formování životních plánů, které se utvářejí pod vlivem široce definovaného sociálního okolí (například Sewell, Hauser, 1972, 1980; Hauser, Tsai, Sewell, 1983; Hauser, Waren, Huang, Carter, 2000). Stoupenci „sociálně-psychologického" výkladu reprodukce nerovností tedy implicite předpokládají, že vliv sociálního původu na životní dráhy se v dlouhodobé perspektivě může zmenšovat, pokud se proměňují aspirace formované užším sociálním okolím. Výše uvedené teorie vysvětlující mezigenerační přenos sociálního postavení vycházejí z předpokladu, že reprodukce systému sociální stratifikace se opírá o hodnotový systém společnosti, který mimo jiné obsahuje určitý „vzorec úspěchu", který působí na vzdelanostní aspirace. Není naším cílem zkoumat, zda a do jaké míry tento předpoklad figuruje v jednotlivých teoriích sociální stratifikace, ani meze jeho platnosti. S jistotou snad můžeme tvrdit jen to, že historická kontinuita podmínek, ve kterých se vzorce úspěchu formovaly a životními zkušenostmi ověřovaly, nepochybně umožnila vytvořit pevnější a přehlednější vzorce životního úspěchu než diskontinuita, které byly vystaveny generace, jež prošly marxistickým experimentem destratifi-kace.2Je třeba si totiž uvědomit, že pokus o destratifikaci v bývalých socialistických zemích (v řeči ideologie šlo o „stírání sociálních rozdílů") nevedl jen k oslabení vertikálních dimenzí sociální diferenciace a k erozi jejich vzájemných vztahů (vzdělání, zaměstnání, příjem, životní úroveň, prestiž), ale k vytvoření paralelních stratifikač-ních dimenzí (podíl na moci vyplývající z politické loajality, účast na šedé ekonomice a nelegálním přerozdělování atd.).3 Tento proces nepochybně narušil i vzorce úspěchu, které se předávají z generace na generaci. To je jeden z hlavních důvodů, proč se tímto tématem zabýváme právě v souvislosti s hledáním odpovědi na otázku, có formuje životní plány a vzdelanostní aspirace adolescentů v naší společnosti patnáct let po zhroucení komunistického režimu. Představy o životním úspěchu dnešních čtyřicátníků, kteří se blíží vrcholům svých životních kariér, nejsou tedy výsledkem jen jejich aktuální životní zkušenosti z období „obnovy kapitalismu", ale též životní zkušenosti jejich rodičů, kteří jim tyto zkušenosti navíc předávali ještě za socialismu. Tito lidé jsou dnes rodiči dětí, které 2 Výsledky výzkumů provedených v posledních patnácti letech prokazují, že destratifikace, ke které došlo během marxistického experimentu, s jehož důsledky se naše společnost potýká dodnes, skutečně neznamenala ani tak celkové zmenšení nerovností, jako spíše oslabení jejich vzájemné konzistence a erozi hodnotového systému, o který se stratifikační systém opírá. O oprávněnosti teze o „destratifikaci" a jejích důsledcích pro základní vztahy ve stratifikačním systému jsme se přesvědčili reanalýzou Šafářovy repliky Duncanova tzv. základního modelu sociální stratifikace, která v rozporu s původními závěry ukázala, že klasický stratifikační model nebylo možné na stratifikační systém socialistického Československa aplikovat bez zcela zásadních modifikací (Boguszak, Gabal a Matějů, 1990). 3 Máme zde na mysli především výzkumy hodnotových orientací a představ o sociální spravedlnosti (Matějů, Řeháková, 1992b; Matějů, Vlachová, 2000), statusové konzistence (Matějů, Kreidl, 2001), politických orientací a volebních preferencí atd. 148 jsou ve věku, kdy se formují jejich vlastní představy o životním úspěchu. Právě sociální transformace, v jejímž rámci toto mezigenerační předávání vzorců životního úspěchu probíhá, činí téma vzorců životního úspěchu sociologicky velmi zajímavým tématem. Analytický pohled na vzorce životního úspěchu dnešních čtyřicátníků a jejich porovnání s představami o životním úspěchu čtyřicátníků na sklonku 80. let 20. století může přinést řadu poznatků o proměně v hlubších vrstvách naší společnosti, které běžným výzkumům často unikají. Naším hlavním cílem je ale ukázat, jak představy o životním úspěchu rodičů formovaly životní plány a vzdelanostní aspirace dětí za socialismu a k jakým změnám v této oblasti došlo za patnáct let transformace. První a zcela zásadní změna, která se odehrála mezi roky 1989 a 2003, byl celkový růst vzdelanostní ch aspirací. Z výzkumů, které v této kapitole podrobujeme analýze (Rodina 1989 a PISA-L) vyplývá, že zatímco v roce 1989 jen 17 % žáků osmých tříd uvedlo, že by si rozhodně přálo dosáhnout vysokoškolského vzdělání, v roce 2003 na dosažení vysokoškolského vzdělání aspiroval již každý druhý dotázaný žák deváté třídy nebo odpovídajícího ročníku víceletého gymnázia. Tak masivní růst aspirací na dosažení vysokoškolského vzdělání, kterému se nabídka vzdělávacích příležitostí přizpůsobovala jen obtížně, se pochopitelně musel projevit i v roli různých faktorů působících v procesu jejich formování (schopnosti, rodina, škola, významné sociální okolí), a to zejména s ohledem na to, že poptávka po vyšším a kvalitním vzdělání stále vysoce převyšuje nabídku vzdělávacích příležitostí, což dosažení cílů rodiny i dětí v oblasti vzdělání značně ztěžuje a to nutně působí na jejich rozhodování, pokud jde o volbu vzdělávací dráhy. Jinými slovy, čím větší je poptávka po vzdělání ve srovnání s nabídkou vzdělávacích příležitostí, tím výrazněji se rodiny v rámci minimalizace rizik z neúspěchu orientují na dosažení dosažitelného. Protože oba výzkumy, se kterými budeme pracovat, zjišťovaly kognitivní schopnosti dětí, lze vlivy sociálního původu na představy o životním úspěchu dětí a jejich vzdelanostní aspirace sledovat očištěné od působení studijních schopností. Jak ale ukážeme dále, nejde o historickou komparativní analýzu stricto sensu. Problém je v tom, že výzkumy, ze kterých vycházíme, nepoužívaly úplně identické instrumenty a nedávají tudíž možnost pracovat s identickými protokoly měření u všech důležitých proměnných. To samozřejmě znesnadňuje přímou komparaci. Domníváme se ale, že kauzální struktury závislostí určujících životní plány patnáctiletých dětí v letech 1989 a 2004 jsou zajímavým cílem analýzy i bez možnosti jejich přímého srovnání. 2.1.1. Základní otázky a hypotézy Ralf Dahrendorfve svých „Úvahách o revolucích ve východní Evropě" (1991) jižná počátku 90. let 20. století předpověděl, že hodnoty a vzorce jednání lidí se budou v postkomunistických zemích měnit mnohem pomaleji než právní systém, ekonomika i politika. Ačkoliv právě tuto proměnu, kterou symbolicky pojmenoval „hodina 149 občana", považoval za velmi důležitou podmínku zpevnění demokracie, předpověděl, že se odehraje v čase, který bude odpovídat zhruba dvěma generacím. Nabízí se tedy otázka, zda a do jaké míry měl pravdu. Vše nasvědčuje tomu, že komunismus v lidech vypěstoval specifický vzorec úspěchu: nad vzděláním a talentem u mnohých vítězila politická loajalita, konexe a známosti, nad prací v zaměstnání vítězilo umění vyhnout se práci nebo si „pracovat na svém" (práce v šedé ekonomice, na vlastním domě, chatě atd.). Oficiální rovnostářská ideologie přitom zakrývala poměrně velké nerovnosti, jejichž původ byl buď ve struktuře moci, nebo v šedé ekonomice. Jinými slovy, celý systém byl poznamenán schizofrenií a předstíráním. Je pochopitelné, že především z politických důvodů nebylo provedeno mnoho výzkumů, které by umožnily tyto vrstvy sociálního systému popsat a ukázat jejich vzájemné souvislosti. Sociologicky zřejmě nejpřesnější výklad systému z této perspektivy podal Možný (Možný, 1991). Nakolik je tato představa pravdivá, se pokusíme ukázat na výsledcích analýzy odpovědí rodičů patnáctiletých žáků na otázky zjišťující představy o životním úspěchu, které jsme získali ve výzkumu provedeném na jaře roku 1989, tedy těsně před zhroucením komunistického režimu. Nezajímá nás pouze, jakou váhu tehdejší čtyřicátníci připisovali penězům, vzdělání, konexím, politice, přizpůsobivosti a jiným aspektům úspěchu, ale také to, jaké obecnější „vzorce úspěchu" tehdy existovaly. Vracet se o patnáct let zpět by nemělo velký smysl, kdybychom nemohli podobnou analýzu na téměř stejně definované populaci provést dnes. Data z výzkumu PISA-L nám umožňují položit si otázku, co se změnilo ve významu jednotlivých atributů životního úspěchu i jak se změnily jeho obecnější vzorce. Je třeba si však znovu připomenout slova R. Dahrendorfa a zdůraznit, že patnáct let je na proměnu hodnotového systému příliš krátká doba. Navíc se ukazuje, že naše společnost se po prvních' letech transformační euforie, která nepochybně posílila víru v prosazení zásluho-vých principů diferenciace, mohla pod vlivem klientelismu a snižujícího se pocitu legitimity rostoucích nerovností opět začít usazovat do starých kolejí. Otázky, které jsou v centru naší pozornosti, se však týkají formování vzorců životního úspěchu adolescentů. V první řadě nás zajímá, do jaké míry jsou představy o životním úspěchu patnáctiletých dětí podobné vzorcům životního úspěchu typickým pro generaci jejich rodičů. Dále je třeba se ptát, do jaké míry se vzorce životního úspěchu formují působením širšího sociálního kontextu (společnost, média, škola atd.) a do jaké míry jde o výsledek mezigeneračního přenosu hodnot v rodině, tj. o efekt přímého vlivu rodičů na děti. V prvním případě bychom našli podobnost vzorců obou generací, nikoliv však nutně v rámci rodiny, zatímco ve druhém případě by si vzorce životního úspěchu byly podobné především v rámci rodiny. Základní hypotéza o kauzálním procesu formování představ o životním úspěchu dětí je schematicky znázorněna v diagramu 1. Tato hypotéza neříká nic jiného, než že existují dva hlavní zdroje podobnosti vzorců životního úspěchu mezi rodiči a dětmi, jejichž působení se ovšem nevylučuje. Prvním a zřejmě hlavním zdrojem podobných představ o životním úspěchu je celkový sociální kontext, ve kterém se formují 150 hodnoty, postoje i životní strategie lidí. Specifických rysů pak tyto vzorce nabývají v samotné rodině, kde se z generace na generaci přenášejí hodnoty a životní strategie výrazně ovlivněné sociální zkušeností rodiny. Diagram 1. Základní hypotéza o procesu formování představ o životním úspěchu Širší sociální kontext (společnost) Formování hodnot a životních strategií na základě společné sociální zkušenosti Vzorce úspěchu rodičů Vzorce úspěchu dětí t Mezigenerační přenos sociálně specifických hodnot a životních strategií V rámci cílů, které v této kapitole klademe, nás zvláště zajímá mezigenerační přenos významu, který je přikládán vzdělání. Proto si klademe otázku, do jaké míry se vzorce životního úspěchu a jim odpovídající význam přikládaný vzdělání formují v závislosti na sociálně-ekonomickém statusu výchozí rodiny (rodičů). To nám umožní lépe pochopit vliv rodiny na formování vzdělanostních aspirací dospívajících dětí v kontextu, ve kterém vzdelanostní aspirace u nás ještě nebyly studovány. Předpokládáme, že vliv širšího sociálního okolí (média, škola, vrstevníci atd.) na představy dětí o životním úspěchu je větší než přímý vliv vzorců úspěchu rodičů. Pokud ale Diagram 2. Blokové schéma hypotézy o kauzální determinaci vzdělanostních aspirací Měřené schopnosti dítěte — Význam připisovaný vzdělání - dítě Sociálně-ekono-mický status rodiny \ / ^ Vzdelanostní aspirace dítěte \ 7 Význam připisovaný vzdělání - rodiče 151 jde o vzdelanostní aspirace, očekáváme, že zde bude vliv sociálního původu velmi významný. V souladu s předchozími analýzami (Matějů, Straková, 2005) očekáváme silný přímý vliv sociálně-ekonomického statusu výchozí rodiny na vzdelanostní aspirace dětí. Současně ale počítáme s velmi silným nepřímým vlivem, který souvisí s tím, že sociálně-ekonomický status rodičů působí na kognitivní schopnosti dětí i na význam připisovaný vzdělání jak u rodičů, tak u dětí. Vzájemné vazby mezi těmito faktory tvoří velmi významný nepřímý vliv sociálního původu na vzdelanostní aspirace. Schematické vyjádření této kauzální hypotézy je zobrazeno v diagramu 2. 2.1.2. Výzkumy, proměnné a operacionalizace Data z roku 1989 pocházejí z výzkumu RODINA 1989, který byl uskutečněn v lednu 1989 na celkovém souboru 3 719 žáků osmých tříd. Výběrový soubor tvořili žáci osmých tříd 44 základních škol vybraných tak, aby pokrývaly základní typy regionů, velikosti sídel a typů zástavby (typologický výběr).4 Dotazník pro žáka obsahoval otázky na vzdelanostní aspirace a plány, profesní aspirace, vnímání sociálních nerovností, představy o životním úspěchu, kulturní aktivity a volný čas, materiální životní podmínky atd. Součástí šetření žáků byla administrace „Osobnostního dotazníku pro mládež" (Gatellův dotazník HSPQ), jehož českou verzi připravil K. Balcar (Balcar, 1986).5 Na šetření žáků navázalo dotazníkové šetření jejich rodičů, na které po několika urgencích reagovalo zasláním vyplněného dotazníku celkem 2 709 rodin (73% návratnost). Respondent (rodič) vypovídal o sobě a v některých důležitých aspektech i o svém partnerovi, případně o dalších členech domácnosti. Dotazník pro rodiče zjišťoval základní sociální a demografické údaje, životní úroveň rodiny, kulturní participaci, sociální kontakty, vzorce životního úspěchu, přání týka-j jící se budoucnosti dětí atd. Z dnešního pohledu unikátní datový soubor z roku 1989 má samozřejmě řadu omezení, z nichž zřejmě nej větší spočívá v tom, že v roce 1989 nebylo možné se na některé věci ptát přímo a otevřeně.6 Data z roku 2003 pocházejí ze šetření PISA-L, provedeného oddělením Sociologie vzdělání a stratifikace Sociologického ústavu AV ČR v návaznosti na mezinárodní šetření PISA 2003.7 Z různých souborů reprezentujících různé typy populací žáků zde pracujeme se souborem, který má svou povahou nejblíže souboru z roku 1989, 4 Podrobnosti o výzkumu lze nalézt ve zprávě z výzkumu: Matějů, Tuček, Rezler (1991), kterou lze nalézt na www.stratif.cz v sekci Soubory ke stažení. 5 Tento osobnostní dotazník byl vybrán především proto, že mimo jiné osobnostní charakteristiky měřil tzv. krystalickou inteligenci (faktor B) související zejména s verbální zkušeností velmi dobře odrážející i schopnost logického úsudku (blíže viz Matějů, Tuček, Rezler, 1991, s. 30-33; Balcar, 1986). 6 Dotazníky, které byly pro tento projekt v roce 1989 připraveny, musely být předem schváleny, což byl v první řadě politický problém. Současně bylo třeba počítat s tím, že jakýkoliv pokus tázat se na věci, které by mohly být považovány za citlivé, by nepochybně vedlo k velkému počtu odmítnutí. 7 Detailnější popis výběru a výběrového souboru je uveden v příloze. 152 tj. se žáky devátých tříd, od kterých máme data z mezinárodního žákovského dotazníku PISA 2003, dále data z dotazníku „Doplněk k žákovskému dotazníku" a z „Dotazníku pro rodiče".8 Takto definovaný výběrový soubor má celkem 2 479 případů. Proměnné, které vstoupily do analýzy vzorců životního úspěchu rodičů, byly v obou případech vybrány z rozsáhlejších baterií položek. Vybrány byly pouze položky, které byly zařazeny do dotazníků pro rodiče v obou letech. V roce 1989 otázka uvádějící jednotlivé položky pro rodiče zněla: „Co by podle Vašeho názoru mělo Vaše dítě umět nebo mít, aby mělo v životě úspěch?1' V roce 1989 byly získány odpovědi pouze od jednoho z rodičů. Všechny položky byly respondenty posuzovány s využitím čtyřbodové škály.9 Představy žáků o tom, co vede k úspěchu, byly v roce 1989 zjišťovány otázkou: „Co by měl člověk dělat, aby byl v životě úspěšný?" Jednotlivé proměnné byly u rodičů i dětí transformovány tak, aby vyšší hodnota reprezentovala větší důležitost. Jednotlivé položky vstupující do analýzy v roce 1989 a jejich distribuce jsou uvedeny v tabulce AI v příloze. V roce 2003 úvodní otázka pro rodiče zněla takto: „Co je podle Vašeho názoru důležité pro to, aby to dnes mladý člověk nějak dotáhl, aby byl úspěšný?" Položky na výběr zněly stejně jako v roce 1989. Rodič žáka, který odpovídal na dotazník, byl navíc stejnými otázkami dotázán na názor druhého rodiče nebo partnera. Představy žáků o životním úspěchu byly zjišťovány stejně jako u jejich rodičů. Otázka zněla: ,Jak důležité jsou podle tvého názoru následující věci pro to, aby to mladý člověk jako ty v životě někam dotáhl? " Jednotlivé položky j sou uvedeny v tabulce A2 v příloze. Vzdelanostní aspirace žáků v roce 1989 byly zjišťovány dvěma otázkami. První z nich zněla: „Tento rok ukončíš základní školu a budeš se rozhodovat co dál. Zkus si teď na chvíli představit, že by ses rozhodoval zcela sám a nikdo by tě přitom neovlivňoval. Jak by ses rozhodl o tom, co dělat, až skončíš osmou třídu?" Možné odpovědi byly: 1. nejraději bych hned začal vydělávat a do žádné školy už nechodil; 2. dal bych si přihlášku na učební obor bez maturity; 3. dal bych si přihlášku na učební obor s maturitou; 4. chtěl bych studovat na střední odborné škole; 5. chtěl bych studovat na gymnáziu. Druhá otázka zněla: „Chtěl bys studovat na vysoké škole?" Odpovědi: 1. určitě; 2. nejsem si tím zatím zcela jist, ale asi ano; 3. nejsem si tím zatím zcela jist, ale asi ne; 4. rozhodně ne. Pomocí metody hlavních komponent byla vytvořena j edna proměnná EDUASP reprezentuj ící j ediný faktor. Vzdelanostní aspirace žáků v roce 2003 byly zjišťovány také několika otázkami. Předně přímou otázkou: ,Jakého vzdělání bys jednou chtěl dosáhnout?" (odpovědi: 1. vyučení bez maturity; 2. vyučení s maturitou; 3. střední odborná škola s maturitou; 4. gymnázium; 5. vyšší odborní škola; 6. vysoká škola). Dále jsme využili čtyř výro- 8 Všechny uvedené dotazníky lze nalézt na internetových stránkách oddělení Sociologie vzdělání a stratifikace v sekci Projekty, Vzdelanostní nerovnosti PISA-L, Dotazníky (www.stratif.cz/?operation=dis-play&id=63). 9 V roce 1989: 1. určitě ano, 2. spíše ano, 3. spíše ne, 4. určitě ne; v roce 2003: 1. velmi důležité, 2. docela důležité, 3. nepříliš důležité, 4. zcela nedůležité. Pro analýzy byly škály transformovány tak, aby vyšší hodnota reprezentovala větší důležitost. 153 ků týkajících se životních plánů: „jaké zaměstnání budu v životě dělat, závisí na mém vzdělání; pro to, abych dosáhl toho, co chci, budu muset jít na vysokou školu; myslím, že by se mi líbilo jít na vysokou školu; myslím, že jsem schopný úspěšně vystudovat vysokou školu" (škála po transformaci: 1. rozhodně nesouhlasím až 4. rozhodně souhlasím). I v tomto případě byla pomocí metody hlavních komponent vytvořena jedna proměnná EDUASP (jediný identifikovaný faktor). Mentální schopnosti v roce 1989 byly měřeny dotazníkem HSPQ (Cattel, 1960; Balcar, 1986). Proměnná ABIL je normalizovaným koeficientem (krystalické) inteligence. Pro rok 2003 byla proměnná ABIL vytvořena z průměrů tzv. „plausible Vahles" - čtyř dimenzí gramotnosti zjišťovaných ve výzkumu PISA 2003 (matematická gramotnost, čtenářská gramotnost, přírodovědná gramotnost a schopnost řešit problémy). Výsledná proměnná ABIL byla vytvořena metodou hlavních komponent (jediný faktor s rovnoměrnými faktorovými zátěžemi: 0,957, 0,939, 0,963, 0,971). Sociálně-ekonomický status rodiny byl reprezentován vzděláním vzdělanějšího z rodičů (EDU-H), indexem sociálně-ekonomického statusu povolání rodiče s vyšším indexem (ISEI-H)10 a celkovým příjmem domácnosti (INCOME). Pro některé deskriptívni analýzy byla metodou hlavních komponent z těchto tří vstupních proměnných vytvořena proměnná FAMSES. 2.1.3. Vzorce životního úspěchu a jejich proměna v období 1989-2003 Jaký význam přikládali jednotlivým atributům životního úspěchu rodiče žáků posledních tříd základních škol v roce 1989, je patrné z distribucí proměnných uvedených v příloze (tabulky AI a A2). V roce 1989 vedle toho mít vlastní názor dominovala ochota pracovat, dosáhnout vysokého vzdělání, umět jazyky, schopnost prosadit se, ochota podat pracovní výkon, vydělat peníze. To na první pohled nevypadá na vzorec úspěchu „socialistického člověka". Ten se ovšem podle očekávání projevoval velkým významem připisovaným angažovanosti v politice a „soběstačnosti". Hlavní změny, ke kterým došlo mezi roky 1989 a 2003, se projevily v růstu významu vzdělání, jazykové kompetence a ve výrazném poklesu významu politické angažovanosti a soběstačnosti,11 Zajímavé ale je, že se zmenšil i význam připisovaný 10 Mezinárodní index sociálně-ekonomického statusu (Standard International Socio-Economic Index of Occupational Status, zkratka ISEI) je založen na společné distribuci tří hlavních dimenzí sociálně-ekonomického statusu jedince (vzdělám, zaměstnání a příjem). Hodnota indexu, který byl vytvořen multidi-menzionálním škálováním, svědčí o objektivním zařazení jedince na škále sociálně-ekonomického statusu jednotlivce vyplývající z jeho zaměstnání. Index byl navržen autory Ganzeboomem, De Graafem aTreimanem(1992). 11 V souboru rodičů v roce 1989 bylo 35 % otců a 65 % matek, v roce 2003 pak 13 % otců a 87 % matek. Rozdíly mezi soubory byly pro tuto analýzu vyrovnány převážením soboru z roku 2003 na složení souboru z roku 1989. 154 „práci". Jak ukazují výsledky faktorové analýzy uvedené v tabulce A3 v příloze, v roce 1989 šlo zřejmě nejen o výsledek působení oficiální komunistické ideologie, která hodnotu „práce" formálně stavěla na první-místo hodnotového žebříčku prosazovaného oficiální ideologií, ale nepochybně též o důsledek poněkud jinak chápaného významu práce v roce 1989. Výsledky faktorové analýzy, které prezentujeme dále, ukazují, že v roce 1989 se práce objevuje v kontextu proměnných definujících ekonomickou soběstačnost domácnosti, což není případ roku 2003. Pokles významu práce mezi roky 1989 a 2003 mohl být též způsoben transformační zkušeností, která mohla řadu respondentů přivést k přesvědčení, že za řadou strmých kariér typických pro transformační období stály jiné věci než „usilovná práce". Pokud jde o význam „politiky", výsledky potvrzují, že zatímco za socialismu byla „politická angažovanost" jednou ze základních podmínek pro obsazování vyšších pozic v zaměstnaneckém systému, po roce 1989 je životní úspěch spojený s účastí v politice „věc svobodné volby". Z výsledků dalších analýz však bude zřejmé, že tato volba dnes vytváří velmi specifickou a významnou strategii životního úspěchu. Za pozornost stojí i to, že se poněkud zvětšil význam konexí. Podle řady autorů (např. Možný, 1991; Eyal, Szelényi, Townsley, 1998) byl socialismus charakteristický mimo jiné rostoucím významem participace na sítích založených na vzájemně výhodných výměnách. Titíž autoři však zdůrazňují, že sociální kapitál akumulovaný v minulosti výrazně usnadňoval akumulaci ekonomického kapitálu během transformace (explicitně hovoří o konverzi sociálního na ekonomický kapitál). Výsledky naší analýzy naznačují, že význam sociálního kapitálu se rozhodně nezmenšil. Pokud jde o žáky, obtížnější srovnatelnost otázek položených rodičům a dětem v roce 1989 neumožňuje přímé srovnání distribucí. Údaje uvedené v tabulkách AI a A2 v příloze přesto ukazují na několik velmi zajímavých skutečností. Jednoznačnými prioritami žáků v roce 1989 bylo „hodně a dobře pracovat" (velmi důležité pro 31 % žáků) a s každým dobře vyjít (28 %). Za pozoruhodné lze považovat i to, že „něco umět" považovalo v roce 1989 pro životní úspěch za zcela nedůležité 62 % mladých lidí a jen o něco lépe dopadlo vzdělání: v roce 1989 považovalo dosažení co nejvyššího vzdělání za zcela nedůležité 44 % mladých lidí, velmi důležité bylo vzdělání jen pro 20 % mladých lidí (jak uvidíme dále, v roce 2003 bylo vzdělání velmi důležité pro 66 % žáků, za nedůležité jej považovalo jen necelých 6 %). Analýza představ o životním úspěchu založená pouze na porovnání jednorozměrných distribucí sice poskytuje zajímavý obraz o různých strategiích, o kterých uvažují dospělí a jejich děti a o jejich změně mezi roky 1989 a 2003, neodhaluje však existenci specifických dimenzí či vzorců životního úspěchu. S cílem identifikovat vnitřně konzistentní vzorce a nalézt jejich vzájemné vazby byla data dále analyzována metodou hlavních komponent.12 12 Byla aplikována jak ortogonální, tak šikmá rotace faktorů. Rozdíly v definicích faktorů získaných mezi těmito dvěma metodami rotace byly velmi malé. S ohledem na teoretický předpoklad, že dimenze životního úspěchu nejsou na sobě principiálně nezávislé, byla nakonec aplikována tzv. šikmá rotace, umožňující korelace mezi faktory. 155 Pokud jde o generaci rodičů v roce 1989 (tabulka A3), analýza prokázala existenci čtyř základních strategií životního úspěchu13: 1. strategii orientovanou na peníze (peníze, konexe, prosadit se, politika); 2. strategii založenou na vzdělání (vzdělání, jazyky); 3. strategii založenou na práci umožňující nezávislost a soběstačnost (práce, názor, soběstačnost); 4. strategii založenou na nenápadnosti (nenápadnost, soběstačnost, neprosazovat se).14 Zajímavé je, že velmi podobná faktorová struktura se objevuje u generace rodičů z roku 2003 (tabulka A4), do které však na rozdíl od roku 1989 vstoupily představy obou rodičů.15 Pro obě období totiž platí, že orientace na ekonomický úspěch (peníze) se opírá především o schopnost prosadit se, umět využívat konexí a mít vazby na politiku. Jediná změna spočívá v tom, že v roce 1989 byla tato strategie negativně korelovaná se strategií založenou na vzdělání (-0,143), v roce 2003 se tato korelace obrací v pozitivní (0,158). Důležité také je, že orientace na vzděláním obou letech představuje samostatnou strategii oddělenou jak od ekonomického úspěchu, tak od ostatních strategií. V souladu s předpokladem o rozdílech ve významu práce byla orientace na práci v roce 1989 základem strategie umožňující soběstačnost a názorovou nezávislost (tj. šlo v první řadě o práci v rodinném hospodářství). V roce 2003 se význam práce vázané na soběstačnost výrazně zmenšuje. Nenápadnost je v obou letech zřetelně samostatná strategie, rozdíl je pouze v tom, že zatímco v roce 1989 byla pozitivně spjatá se strategií založenou na vzdělání (korelace 0,145), v roce 2003 je tomu naopak (-0,181). Korelace mezi faktory jsou uvedeny v tabulce A5. S ohledem na hlavní cíl naší analýzy, jímž je porozumět mezigeneračnímu přenosu představ o životním úspěchu a formování vzdělanostních aspirací dětí v různých sociálních skupinách, je prokázaná existence čtyř poměrně robustních vzorců životního úspěchu zjištěných u rodičů velmi důležitým závěrem. Zbývá položit si otázku, do j aké míry j sou tyto vzorce vázány na sociální postavení rodiny a zda v tomto ohledu došlo k nějaké změně. Odpověď na tuto otázku poskytují grafy 1 a 2, ve kterýclť jsou zobrazeny průměry a intervaly spolehlivosti jednotlivých faktorů v pěti stejně velkých skupinách definovaných sociálně-ekonomickým statusem rodiny (kvintily proměnné FAMSES). Na první pohled je zřejmé, že přitažlivost strategií založených na „nenápadnosti" a „soběstačnosti", typická pro rodiny s nejnižším sociálně-ekonomickým statusem, směrem k vyšším sociálním skupinám zřetelně slábne, zatímco přitažlivost strategie založené na vzdělání naopak směrem k vyššímu sociálně-ekono-mickému statusu výrazně roste. To platí pro oba zkoumané roky. Pokud jde o rozdíly mezi roky 1989 a 2003, grafy naznačují, že strategie založená na vzdělání ztratila na sociální výlučnosti a stala se univerzálnější. To potvrzují výsledky korelační analýzy uvedené v tabulce 1, které jasně ukazují, že mezi roky 13 Ve skutečnosti se jedná o „dimenze" reprezentující různé strategie úspěchu. 14 Tyto čtyři faktory dohromady vyčerpávají 60 % variance v následujících poměrech (před rotací): peníze 21 %, vzdělání 17 %, práce 13 %, nenápadnost 10 %. 15 Tyto čtyři faktory dohromady vyčerpávají 48 % variance v následujících poměrech (před rotací): peníze 19 %, vzdělání 13 %, práce 10 %, nenápadnost 7 %. 156 1989 a 2003 se oslabila sociální determinace volby strategie založené na vzdělání, zatímco nenápadnost a soběstačnost se staly strategiemi se silnější vazbou na nižší úrovně sociálně-ekonomického statusu. A konečně strategie směřující přes konexe a politiku k penězům se více připoutala spíše k nižším sociální skupinám, a to zejména v důsledku snížení její přitažlivosti pro rodiny s nejvyšším sociálně-ekonomic-kým statusem. Faktorová struktura představ o životním úspěchu dětí v roce 1989 je uvedena v tabulce A6. Za sedmi položkami byly identifikovány čtyři obecnější dimenze. První (Fl - vědět) reprezentuje přesvědčení, že úspěch záleží na tom, co člověk umí a jaké jsou jeho znalosti. Druhý faktor (F2 - práce) reprezentuje orientaci na práci, která již v rámci samotné faktorové struktury indikuje rozpor s orientací na vyšší příjmy (-0,328). Peníze totiž byly v představách dětí v roce 1989 spjaty téměř výhradně s politikou (faktor F3 - peníze) a orientace na vzdělání (F4 - vzdělání) oslabovala sklon využívat konexí. Za nej důležitější však považujeme zjištění, podle kterého vzdělání nebylo v roce 1989 žáky chápáno jako cesta k získání znalostí (něco umět) a posléze i vyšších příjmů. V tomto smyslu lze říci, že patnáctiletí žáci měli v té době poměrně silný smysl pro realitu. Graf 1. Strategie úspěchu rodičů podle sociálně-ekonomického statusu rodiny v roce 1989 0,8- 0,6- 0,4. CO O ;> 0,2. abil 0,376 0,028 13,335 0,000 famses -> r_edu 0,406 0,026 15,704 0,000 K abil -> r_edu 0,160 0,023 6,865 0,000 b23 r_edu -> d_edu 0,073 0,027 2,727 0,006 &1 famses d edu 0,093 0,030 3,110 0,002 b2l abil -> d_edu 0,116 0,025 4,566 0,000 hl famses -> famine 0,126 0,025 5,016 0,000 h\ famses -> iseih 0,855 n n n hi famses -> edu_h 0,867 0,030 29,146 0,000 Ď43 dedu -> eduasp 0,123 0,018 6,827 0,000 redu -» eduasp 0,190 0,021 9,219 0,000 K abil -> eduasp 0,263 0,020 13,064 0,000 «■41 famses -> eduasp 0,370 0,025 14,965 0,000 rll dl •O- el -0,007 0,039 -0,178 0,859 ^33 d3 e3 0,028 0,023 1,192 0,233 N= 1 820, Chisq = 11,561, df= 6,p = 0,072, GFI =0,998, AGFI = 0,991, BIC = 219,5 Tabulka 4. Parametry modelu - 2003 Symbol Efekt koeficient s. e. c. r. P 8n famses -> abil 0,474 0,025 18,690 0,000 Sn famses -> r_edu 0,172 0,025 6,772 0,000 abil ->• r_edu 0,138 0,023 6,071 0,000 b23 r_edu -» d_edu 0,123 0,020 6,035 0,000 b2\ famses -»• d_edu 0,083 0,025 3,255 0,001 h\ abil -> dedu 0,104 0,023 4,526 0,000 hl famses -> famine 0,602 0,022 27,846 0,000 hl famses . -> isei_h 0,802 n n n b42 famses -> edu_h 0,840 0,026 31,707 ' 0,000 b43 dedu -> eduasp 0,264 0,016 16,415 0,000 bA} r_edu -» eduasp 0,118 0,016 7,183 0,000 *41 abil -» eduasp 0,380 0,019 20,447 0,000 #41 famses -> eduasp 0,164 0,021 7,889 0,000 ru dl •O- el 0,086 0,035 2,431 0,015 r33 d3 ■o e3 0,085 0,022 3,922 0,000 N =2 478, Chisq = 11,578, df=6,p = 0,072, GFI= 0,999,AGFI= 0,994,BIC = 226,3 162 Pokud jde o samotný stnjkturní model tvořený proměnnými FAMSES, ABIL, REDU, DEDU a EDUASP, musíme při interpretaci jeho parametrů mít na paměti, že dvě z těchto proměnných nebyly v obou letech měřeny stejně. Měřené schopnosti (ABIL) byly v roce 1989 měřeny jako krystalická inteligence, zatímco v roce 2003 se jedná o index vyjadřující „komplexní" dovednosti žáků (čtenářská gramotnost, matematická a přírodovědná gramotnost, schopnost řešit problémy). Proměnná „význam přikládaný vzdělání u dětí" (DEDU) je sice v obou letech reprezentována faktorovým skóre, nicméně proměnné vstupující do faktorové analýzy nebyly založeny na otázkách stejného znění. Proto je třeba znovu zdůraznit, že při porovnání parametrů modelu, které mohou být bezprostředně ovlivněny výše zmíněnými proměnnými, je třeba zvýšené opatrnosti. Spíše než na porovnávání jednotlivých koeficientů se proto soustředíme na určité významově důležité trsy kauzálních vazeb. Obecně lze říci, že schopnost modelu vysvětlit rozdíly ve vzdělanostních aspiracích je velmi dobrá: vyčerpaná variance vzdělanostních aspirací v obou letech přesahuje 40 % (r2 = 0,461 v roce 1989 a 0,401 v roce 2003). Dále je zřejmé, že přímý efekt sociálního původu na vzdelanostní aspirace (g41) je mnohem větší v modelu pro rok 1989 (0,370) než v roce 2003 (0,164). Přestože v celkových efektech sociálního statusu na aspirace jsou rozdíly mezi roky menší (0,578 v roce 1989 a 0,414 v roce 2003), v roce 1989 zůstává tento efekt silnější. Totéž platí o vlivu sociálního statusu Výchozí rodiny na význam přikládaný vzdělání na straně rodičů (g31). V roce 1989 byl tento vliv mnohonásobně vyšší než v roce 2003 (v roce 1989 byl 0,406, v roce 2003 jen 0,172). Vše nasvědčuje tomu, že v roce 2003 se působení sociálního původu na vzdelanostní aspirace odehrávalo v mnohem větší míře přes schopnosti dětí a prostřednictvím významu přikládaného vzdělání dětmi i jejich rodiči než přímo. Porovná-me-li podíly přímých a celkových efektů sociálního původu na vzdelanostní aspirace, zjistíme, že v roce 1989 činil přímý efekt 64 % celkového efektu, v roce 2003 pouze 40 %. Vliv sociálního původu na aspirace dětí prostřednictvím schopností (gn*b41) v roce 1989 činil 0,099, což představovalo 17 % celkového efektu, v roce 2003 dosáhl hodnoty 0,180, což činí 43 % celkového efektu. Pokles přímého vlivu rodičů je patrný i na změně role významu přikládaného vzdělání na straně rodičů. V roce 1989 se přes tuto proměnnou realizovalo 13 % celkového efektu sociálního původu, v roce 2003 pouze 5 %. Efekt významu přikládaného vzdělání na straně dětí naopak vzrostl, příslušný koeficient (b42) se zdvojnásobil (z 0,123 se zvýšil na 0,264), aniž se nějak výrazně změnil poměrně slabý přímý vliv sociálního původu na význam přikládaný vzdělání u dětí (v roce 1989 byl 0,093, v roce 2003 byl 0,083). Pro celkové posouzení kauzálního určení vzdělanostních aspirací dětí jsme celý model rozdělili do tří teoreticky relevantních částí, z nichž jedna (Ml) reprezentuje přímý vliv sociálně-ekonomického statusu rodiny na aspirace, druhá (M2) reprezentuje nepřímý vliv rodiny prostřednictvím významu přikládaného vzdělání na straně rodičů a třetí (M3) reprezentuje vliv výchozí rodiny na vzdelanostní aspirace výhradně prostřednictvím schopností dětí a významu přikládaného vzdělání samotnými 163 Tabulka 5. Dekompozice celkového efektu sociálního původu na vzdelanostní aspirace Část modelu a složení příslušného efektu Standardizovaný efekt Podíl z celkového efektu FAMSES na EDUASP 1989 2003 1989 2003 Ml (g41) přímý vliv FAMSES 0,370 0,164 64,0 % 39,6 % M2 (g31*Z>43) + vliv FAMSES prosťřednictvím významu přikládaného vzdělání na straně rodičů 0,081 0,026 13,9 % 6,3 % M3 (gn*Z>41) + (gn*521*Z>42) + (gu*b31*b^ + + (^11*^31*^23*^43) vliv SES prostřednictvím schopností a významu přikládaného vzdělání na straně dětí 0,116 0,201 20,1 % 48,7 % Celkový efekt 0,578 0,414 100,0 % 100,0 % dětmi. Formální určení těchto efektů a výsledky této dekompozice celkového vlivu rodiny na vzdelanostní aspirace jsou uvedeny v tabulce 5. Již jsme ukázali, že přímý vliv sociálního původu v roce 1989 představoval 64 % celkového efektu, v roce 2003 jen 40 %. Přestože kauzální řetězec M2 není nijak silný (0,081 v roce 1989, 0,026 v roce 2003), jsou rozdíly mezi roky poměrně veliké (tato část modelu byla celkově silnější v roce 1989). Třetí část modelu (M3), která reprezentuje vliv výchozí rodiny výhradně přes schopnosti dětí a jejich vlastní představy o roli vzdělání v životním úspěchu, je výrazně silnější v roce 2003 (0,201, což je 48 % celkového efektu sociálního původu na aspirace) než v roce 1989 (0,117, což je 20 % celkového efektu sociálního původu na aspirace).19 Analýza koeficientů strukturního modelu ukázala, že za socialismu bylo vysokoškolské vzdělání do značné míry exkluzivním statkem přenášeným z generace na generaci, a to jak přímo, tak prostřednictvím vzdelanostní ch aspirací utvářených zejména pod vlivem významu, který vzdělaní rodiče přikládali právě vysokému vzdělání. To se v modelu projevilo nejen velmi silným přímým vlivem sociálně-eko- 19 V zájmu částečné eliminace rozdílů měření proměnné ABIL v letech 1989 a 2003 jsme provedli odhad parametrů modelu, ve kterém byly dva efekty sociálního původu na schopnosti dětí, které by rozdílem měření proměnné ABIL mohly být nejvíce ovlivněny, v obou letech položeny sobě navzájem rovné. Jedná se o přímý efekt sociálního původu na schopnosti dětí (gn) a dále o korelaci mezi chybou měření u vzdělání rodičů a schopnostmi dětí (rn). Tento model sice ztrácí na vhodnosti (chisq = 49,8 při 14 stupních volnosti, GFI= 0,997) a nemůžeme jej tedy přijmout jako konečné řešení, nicméně lze na jeho parametrech demonstrovat rozdíl způsobený sjednocením efektů sociálního původu na schopnosti dětí. Uvedená operace vedla v roce 1989 k určitému zvýšení celkového efektu sociálního původu na aspirace (z 0,578 na 0,592), zatímco v roce 2003 vyvolala opačnou změnu (snížení z 0,414 na 0,397). Vliv schopností na aspirace dětí se však změnil jen málo (v roce 1989 z 0,263 na 0,270, v roce 2003 z 0,380 na 0,375). Výrazně se nezměnily ani hodnoty efektů pro významově relevantní segmenty modelu (Ml beze změny, M2 beze změny, M3 v roce 1989 z 0,117 na 0,136, v roce 2003 z 0,414 na 0,397). Celkově lze tedy říci, že uvedená změna modelu nezpůsobila z věcného hlediska významnou změnu relevantních koeficientů. 16C nomického statusu rodiny na vzdelanostní aspirace dětí (Ml), ale též tím, že většina nepřímého vlivu se transformovala přes význam, který připisovali vzdělání rodiče (M2). Tyto dva segmenty modelu (Ml a M2) vyčerpaly v roce 1989 více než tři čtvrtiny celkového efektu výchozí rodiny na vzdelanostní aspirace dětí. O významné změně ve formování vzdělanostních aspirací svědčí výsledek, podle kterého výše uvedené dva segmenty modelu (Ml a M2) v roce 2003 vyčerpávají jen okolo 45 % celkového efektu výchozí rodiny na vzdelanostní aspirace dětí. Výrazně se však zvýšil vliv výchozí rodiny transformovaný přes schopnosti dětí (v roce 1989 tento segment modelu vyčerpával jednu pětinu celkového efektu výchozí rodiny na vzdelanostní aspirace, v roce 2003 již téměř polovinu - 48 %). Posílil se též význam připisovaný vzdělání samotnými dětmi. Jinými slovy, ačkoliv životní úspěch definovaný převážně vysokým příjmem je u rodičů i u dětí spjat spíše s podnikáním, konexemi a vazbami na politiku bez výraznější role vzdělání, dosažení vyššího vzdělání se stává stále významnější a sociálně univerzálnější strategií životního úspěchu. To ovšem při stále poměrně omezené nabídce vzdělávacích příležitostí zvětšuje celkovou hladinu-konkurence na vstupu do vyšších stupňů vzdělání. Důsledkem toho je posilování role schopností dětí jako kritéria úspěchu. Tím lze vysvětlit přesun těžiště z přímého na nepřímý vliv sociálně-ekonomického statusu výchozí rodiny na vzdelanostní aspirace. Celkový efekt výchozí rodiny přitom klesl jen o jednu čtvrtinu. To vše nás vede k závěru, že podstatou změny ve vzdelanostní stratifikaci, která se odehrává v průběhu transformace, není pokles vzdělanostních nerovností (jiné studie ukazují dokonce na jejich růst), ale spíše posílení role, kterou ve formování vzdělanostních aspirací hrají schopnosti a životní plány dětí. Celkový efekt sociálního původu však zůstává silný, neboť jak schopnosti dětí, tak jejich životní plány jsou silně ovlivněny sociálně-ekonomickým statusem výchozí rodiny. 2.1.5. Závěry V této kapitole jsme sledovali tři cíle: a) identifikovat představy o životním úspěchu dospělých a jejich dětí se zvláštním zřetelem k úloze vzdělání, a to ve dvou obdobích: těsně před zhroucením komunistického systému (1989) a dále po patnácti letech transformace (2003); b) zjistit míru podobnosti představ o životním úspěchu a o roli vzdělání mezi generacemi rodičů a dětí a odpovědět na otázku, zda jejich podobnost je výsledkem spíše přímého mezigeneračního přenosu v rodině nebo spíše výsledkem působení společenského klimatu na obě generace; c) testovat hypotézy o vlivu sociálního původu, inteligence či jinak měřených schopností a významu přikládaného vzdělání na vzdelanostní aspirace adolescentů. Pokud jde o představy o životním úspěchu, jak pro rodiče, tak pro děti platí, že ačkoliv význam přikládaný některým faktorům životního úspěchu se za 15 let trans- 165 formace změnil, obecnější vzorce zůstaly velmi podobné. K hlavní změně, kterou jsme zaznamenali jak u rodičů, tak u dětí, patří výrazné posílení role vzdělání a jazykové kompetence. Tato změna koresponduje s celkovým růstem významu lidského kapitálu v období transformace, o kterém svědčí všechny výzkumy provedené po roce 1989. Z hlediska cílů, které jsme si v této kapitole kladli, je podstatné zejména to, že úspěch definovaný převážně ekonomicky (tj. jako cesta k vysokým příjmům a životní úrovni) zůstal spjat spíše se sociálním a politickým kapitálem (konexe a vazby na politiku, podnikání), zatímco úspěch založený na akumulaci lidského kapitálu (vzdělání) a jeho pozdějším zhodnocení se zdá být jak u rodičů, tak u dětí v obou letech specifickou a relativně samostatnou strategií typickou zejména pro rodiny, ve kterých má vyšší vzdělání tradici. Pokud jde o podobnost představ o životním úspěchu mezi rodiči a dětmi, závěry z provedených analýz prokázaly, že mezi generacemi dětí a rodičů existuje ve vzorcích životního úspěchu velká podobnost. Ačkoliv však v obou generacích nacházíme téměř shodné vzorce úspěchu, korelace mezi vzorci úspěchu u rodičů a jejich vlastních dětí jsou poměrně slabé. Vše tedy nasvědčuje tomu, že podobnost vzorců úspěchu rodičů a dětí je spíše výsledkem působení celkového společenského klimatu a adaptace rodičů i dětí na převládající pravidla hry než výsledkem přímého mezigeneračního přenosu. Dalším cílem bylo testovat hypotézy o vlivu sociálního původu, schopností a významu přikládaného vzdělání na vzdelanostní aspirace adolescentů. Pro tento účel byl vyvinut strukturní model, který umožnil rozdělit vliv výchozí rodiny na významově relevantní dimenze, tj. na přímý efekt sociálně-ekonomického statusu rodiny (sociálně-ekonomická dimenze), na efekt měřených schopností (kognitivní dimenze) a konečně na efekt významu, který vzdělání přikládají rodiče a děti (sociálně-psycho-logická dimenze). Výsledky, ke kterým jsme dospěli, ukazují na důležitou změnu probíhající ve vzdelanostní stratifikaci české společnosti. Za socialismu bylo vyšší vzdělání sice žádaným statkem, ale s ohledem na jeho poměrně nízkou ekonomickou návratnost figurovalo spíše jako součást vzorce životního úspěchu typického pro rodiny, jejichž sociální status byl určen v rozhodující míře vyšším vzděláním a kulturním kapitálem. Do značné míry bychom tedy mohli hovořit o významné roli vyššího vzdělání v reprodukci kulturní elity. V tomto kontextu se vzdelanostní aspirace dětí formovaly dominantně pod přímým vlivem sociálního statusu rodičů, ve kterém hrála poměrně malý význam ekonomická dimenze (příjem). Důležitou roli tedy hrálo především to, jaký význam připisovali vzdělání rodiče. Schopnosti dětí a jejich vlastní představy o roli vzdělání v životním úspěchu byly spíše v roli podpůrných okolností. Sociální transformace s sebou přinesla růst ekonomické návratnosti vzdělání, které se tak postupně stává stále univerzálnější strategií životního úspěchu. To celkově zvyšuje hladinu vzdelanostní ch aspirací, což způsobuje i oslabení přímého efektu sociálního původu i významu, který vzdělání připisují rodiče. V situaci, kdy nabídka vzdělávacích příležitostí zůstává hluboko pod poptávkou, a to zejména ve ško- 166 lách, které jsou považovány za žádoucí (gymnázia, vysoká škola), konkurence na vstupu do vyšších stupňů vzdělávacího systému roste. To posiluje roli schopností dětí a jejich vlastních představ o významu vzdělání pro životní úspěch. Jak schopnosti, tak představy dětí o významu vzdělání jsou ovšem významně závislé na sociálním původu, což nakonec vede k tomu, že celkový efekt sociálního původu na vzdelanostní aspirace zůstává velmi silný. Nakolik tato změna ve formování vzdělanost-ních aspirací povede nakonec k vyšším nerovnostem, nelze dnes na základě dat z výzkumu PISA-L říci. To bude možné až na základě analýzy dat z dalších šetření plánovaných na roky 2006-2009, která žáky devátých tříd z roku 2003 zachytí ve školách, na něž se skutečně dostali. 167 Příloha Tabulka AI. Znění položek na životní úspěch - 1989 a) Rodiče Proměnná Znění položky - + ++ VZDEL Co nejvyšší vzdělání 5,5 16,3 38,5 39,6 JAZYK Znalost jazyků 5,8 15,2 42,9 36,0 PROSAĎ Umět se prosadit 1,5 3,7 44,8 36,0 KONEX Mít vlivné známé 25,3 34,6 31,1 9,0 PRAČE Být schopen hodně pracovat 1,4 4,9 44,1 49,6 POLIT Politická angažovanost 10,5 30,9 46,4 12,3 PENÍZE Umět vydělat peníze 4,0 12,9 54,3 28,8 NENAP Umět být nenápadný 27,5 40,2 23,7 8,7 SOBES Dokázat si všechno udělat a opravit 3,7 12,3 41,5 42,5 NÁZOR Mít vlastní přesvědčení 1,0 2,0 15,3 81,7 — rozhodně ne, - spíše ne, + ano, ++ rozhodně ano b)Děti Proměnná Znění položky -- - + ++ VZDEL Dosáhnout co nejvyššího vzdělání 44,0 . 12,1 23,5 20,4 UMET Umět něco lépe než ostatní 62,0 11,8 12,5 13,7 VYJIT S každým dobře vyjit 34,5 20,9 17,1 27,5 PENÍZE Vědět, kde a jak získat dost peněz 95,5 2,7 1,2 0,6 KONEX Mít správné kamarády a známé 60,5 18,1 16,0 5,4 PRACE Hodně a dobře pracovat 18,5 24,1 26,6 30,7 POLIT Být politicky angažovaný 85,5 10,2 2,8 1,5 — zcela nedůležité, - nepříliš důležité, + docela důležité, ++ velmi důležité 168 Tabulka A2. Znění položek na životní úspěch - 2003 c) Rodiče Proměnná Znění položky — - + ++ VZDEL Dosáhnout co nejvyššího vzdělání 1,2 7,4 38,3 53,1 JAZYK Umět co nejvíce jazyků 0,5 6,2 37,4 55,9 PROSAĎ Umět se v každé situaci prosadit 1,2 15,1 55,0 28,7 KONEX Mít co nejvíce vlivných známých 10,9 42,4 37,1 9,5 PRAČE Být ochoten obětovat práci více času než j iní 1,5 17,2 59,5 21,8 POLIT Být aktivní v politice 41,8 47,5 8,4 2,3 PENÍZE Vědět, jak se dá vydělat hodně peněz 2,8 24,6 53,3 19,2 NENAP Být nenápadný a moc neprovokovat 30,8 43,6 20,5 5,0 SOBES Dokázat si co nejvíce věcí udělat sám 4,4 38,3 42,1 25,3 NÁZOR Mít vlastní názor a přesvědčení 0,3 2,1 25,8 71,7 — rozhodně ne, - spíše ne, + ano, ++ rozhodně ano c) Děti Proměnná Znění položky — - + " ++ VZDEL Dosáhnout co nejvyššího vzdělání 0,5 4,9 28,3 66,3 JAZYK Umět co nejvíce jazyků 1,1 8,0 36,1 54,7 PROSAĎ Umět se v každé situaci prosadit 0,4 7,1 47,3. ■ 45,1 KONEX Mít co nejvíce vlivných známých 8,6 1 36,3 37,0 18,1 PRAČE Být ochoten obětovat práci více času než j iní 1,2 17,1 54,9 26,8 POLIT Být aktivní v politice 23,2 54,6 17,8 4,4 PENÍZE Vědět, jak se dá vydělat hodně peněz 1,1 16,1 51,2 31,6 NENAP Být nenápadný a moc neprovokovat 10,5 43,3 35,9 10,2 SOBES Dokázat si co nejvíce věcí udělat sám 0,8 12,5 45,6 41,1 NÁZOR Mít vlastní názor a přesvědčení 0,3 2,9 32,2 64,7 — rozhodně ne, - spíše ne, + ano, ++ rozhodně ano 169 Tabulka A3. Faktorová analýza vzorců životního úspěchu rodičů - 1989. Metoda hlavních komponent, šikmá rotace, Kaiserova normalizace, tabulka koeficientů (tzv. „pattern matrix") Faktory 1989 Proměnné R89-1 R89-2 R89-3 R89-4 (peníze) (vzdělání) (práce) (nenápadnost) VZDEL 0,052 0,855 0,137 0,081 JAZYK 0,055 0,864 0,036 0,028 PROSAĎ 0,650 0,026 0,211 -0,320 KONEX 0,652 0,172 -0,365 0,039 PRAČE 0,194 0,115 0,634 -0,028 POLIT 0,571 0,135 -0,054 0,035 PENÍZE 0,641 -0,214 0,172 0,254 NENAP -0,033 0,116 -0,009 0,924 SOBES 0,205 -0,276 0,482 0,326 NÁZOR -0,253 0,112 0,763 -0,013 Tabulka A4. Faktorová analýza vzorců životního úspěchu rodičů — 2003. Metoda hlavních komponent, šikmá rotace, Kaiserova normalizace, tabulka koeficientů (tzv. „pattern matrix") Faktory 2003 Proměnné R03-1 R03-2 R03-3 R03-4 (peníze) (vzdělání) (soběstačnost) (nenápadnost) O-VZDEL -0,002 0,729 0,028 0,065 M-VZDEL -0,044 0,781 -0,001 0,100 O-JAZYK 0,028 0,726 -0,020 -0,054 M-JAZYK -0,010 0,775 -0,033 0,026 O-PROSAD 0,512 0,025 0,259 -0,104 M-PROSAD 0,539 0,024 0,303 -0,229 O-KONEX 0,720 0,025 -0,150 0,019 M-KONEX 0,757 -0,086 -0,134 -0,111 O-PRACE 0,253 0,236 0,181 -0,192 M-PRACE 0,244 0,201 0,274 -0,247 O-POLIT 0,578 0,120 -0,208 0,180 M-POLIT 0,571 0,128 -0,195 0,144 O-PENIZE 0,572 0,002 0,117 0,189 M-PENIZE 0,633 -0,109 0,105 0,034 O-NENAP 0,068 0,036 0,105 0,815 M-NENAP 0,042 0,081 0,110 0,833 O-SOBES 0,117 -0,120 0,631 0,353 170 Tabulka A4. Faktorová analýza vzorců životního úspěchu rodičů - 2003. Metoda hlavních komponent, šikmá rotace, Kaiserova normalizace, tabulka koeficientů (tzv. „pattern matrix") - pokračování Faktory 2003 Proměnné R03-1 R03-2 R03-3 R03-4 (peníze) (vzdělání) (soběstačnost) (nenápadnost) M-SOBES 0,132 -0,156 0,651 0,258 O-NAZOR -0,187 0,154 0,628 -0,083 M-NAZOR -0,159 0,156 0,618 -0,055 Tabulka A5. Korelace mezi faktory-rodiče 1989 a 2003. Nad diagonálou jsou uvedeny korelace z roku 1989 (R89-1 až R89-4), pod diagonálou korelace z roku 2003 (R03-1 až R03-4) Faktor Rl R2 R3 R4 Rl 1,000 -0,143 0,088 0,092 R2 0,158 1,000 0,05 0,145 R3 0,123 0,154 1,000 0,105 R4 0,093 -0,181 -0,032 1,000 Tabulka A6. Faktorová analýza vzorců životního úspěchu dětí - 1989. Metoda hlavních komponent, šikmá rotace, Kaiserova normalizace, tabulka koeficientů (tzv. „pattern matrix") Faktory 1989 Proměnné D89-1 D89-2 D89-3 D89-4 (vědět) (práce) (peníze) (vzdělání) VYJIT -0,530 -0,297 -0,190 -0,368 UMET 0,972 -0,149 -0,156 -0,090 PENÍZE 0,139 -0,328 0,450 -0,158 KONEX -0,200 -0,193 -0,117 -0,537 VZDEL -0,129 -0,237 -0,093 1,018 PRACE -0,056 0,985 -0,032 -0,143 POLIT -0,166 0,061 0,908 0,057 171 Tabulka A7. Faktorová analýza vzorců životního úspěchu dětí - 2003. Metoda hlavních komponent, šikmá rotace, Kaiserova normalizace, tabulka koeficientů (tzv. „pattern matrix") Faktory 2003 Proměnné D03-1 D03-2 D03-3 D03-4 (peníze) (vzdělání) (soběstačnost) (nenápadnost) VZDEL 0,165 0,808 0,230 0,049 JAZYK 0,151 0,840 0,167 -0,119 PROSAĎ 0,498 0,288 0,545 -0,240 ' KONEX 0,796 0,029 0,205 0,151 PRAČE 0,269 0,202 0,592 0,205 POLIT 0,677 0,254 0,095 0,137 PENÍZE 0,701 0,125 0,205 0,014 NENAP 0,163 0,016 0,142 0,894 SOBES 0,228 0,068 0,759 0,204 NÁZOR 0,021 0,289 0,694 -0,286 Tabulka A8. Korelační matice vstupující do strukturního modelu (R-EDU, D-EDU jsou příslušné faktory vyjadřující orientaci na vzdělání, tj. R89-2 a D89-4, resp. R03-2 a D03-2) 1989 N= 2 478 EDUH ISEIJH FAMINC ABIL R_EDU D_EDU EDUASP EDUH 1,000 0,742 0,101 0,323 0,397 0,131 0,506 ISEIJ3 0,742 1,000 0,117 0,321 0,406 0,163 0,489 FAMINC 0,101 0,117 1,000 0,063 0,086 0,062 0,074 ABIL 0,323 0,321 0,063 1,000 0,313 0,174 0,483 R_EDU 0,397 0,406 0,086 0,313 1,000 0,153 0,464 D-EDU 0,131 0,163 0,062 0,174 0,153 1,000 0,26 ť EDUASP 0,506 0,489 0,074 0,483 0,464 0,261 1,000 2003 N= 1 820 EDUH ISEI_H FAMINC ABIL REDU D_EDU EDUASP EDU_H 1,000 0,676 0,499 0,439 0,206 0,146 0,366 ISEI_H 0,676 1,000 0,483 0,364 0,186 0,120 0,324 FAMINC 0,499 0,483 1,000 0,323 0,213 0,115 0,279 ABIL 0,439 0,364 0,323 1,000 0,223 0,171 0,529 R_EDU 0,206 0,186 0,213 0,223 1,000 0,166 0,285 D-EDU 0,146 0,120 0,115 0,171 0,166 1,000 0,375 EDUASP 0,366 0,324 0,279 0,529 0,285 0,375 1,000 172 2.2. Faktory podmiňující vzdelanostní aspirace žáků devátých tříd základních škol v České republice Tomáš Katrňák Jednou ze základních otázek výzkumu sociální stratifikace je otázka, do jaké míry vzdělávací systém reprodukuje třídní nerovnosti z jedné generace na druhou a do jaké míry reprodukci třídních nerovností naopak oslabuje. Podle řady autorů je vzdělávací systém součástí mezigenerační reprodukce třídního postavení (srovnej např. Bourdieu, Passeron, 1964,1977). Vzdelanostní nerovnosti, které škola vytváří, natolik odpovídají třídnímu původu žáků, že je nemůžeme nepojímat jako součást reprodukce třídního postavení. Podle jiných autorů naopak vzdělávací systém funguje více na meritokratických principech a vztah mezi třídním původem žáků a jejich rodičů spíše oslabuje (srovnej např. Blau, Duncan, 1967; Duncan, Halier, Portes, 1968; Duncan, Featherman, Duncan, 1972). To, zda bude dítě ve škole úspěšné, méně závisí na třídním postavení jeho rodičů než na podpoře, které se mu od nich dostává, sociálním okolí, v němž se pohybuje, a jeho úsilí, snaze a nadání. Přijmeme-li první vysvětlení, měli bychom diference ve vzdělanostních aspiracích pojímat jako důsledek rozdílného třídního postavení, v němž dítě vyrůstá. Malé šance uspět ve vzdělávacím systému vedou k nízkým vzdělanostním aspiracím a velké šance dosáhnout vysokého vzdělám vedou k vysokým aspiracím. Podle Bourdieu a Passerona (1977) je to právě struktura mobilitních šancí definující pole „dosažitelného", co formuje dispozice dětí uskutečnit sociální vzestup prostřednictvím vzdělávacího systému. Přijmeme-li druhé vysvětlení, měli bychom diference ve vzdělanostních aspiracích pojímat jako důsledek rozdílného přístupu žáků a jejich rodičů ke škole. Za vysokými vzdělanostními aspiracemi je skryta rodičovská podpora - časové, kulturní, sociální a ekonomické investice rodičů do dětí, jejich společný zájem o školu a vzdělání. Podle řady autorů (Sewell, Shah, 1968a, 1968b; Sewell, Halier, Portes, 1969; Sewell, Halier, Ohlendorf, 1970; Hauser, 1972; Sewel, Hauser, 1972; Sewell, Hauser, 1975; Hauser, Tsai, Sewell, 1983) jsou vzdelanostní aspirace jednou z několika proměnných, jako jsou motivace, hodnotová orientace, rodičovská podpora a rodičovské očekávání, podpora učitelů atd., které dohromady ovlivňují dosažené vzdělání, a to bez ohledu na to, v jaké třídní pozici dítě vyrůstá. Nízkými vzdělanostními aspiracemi se naopak vyznačují ti žáci, kteří o vzdělání neusilují a o školu se nezajímají. Který z těchto výkladů je charakterističtější pro český vzdělávací systém? Jsou diference ve vzdělanostních aspiracích českých žáků poznamenány třídní pozicí, 173 v níž žáci vyrůstají, nebo spíše sociálně-psychologickými faktory, které souvisejí s jejich schopnostmi a přístupem ke škole a vzdělání? V této kapitole se budeme zabývat vzdělanostními aspiracemi žáků devátých tříd základních škol a pokusíme se odpovědět na tuto otázku. Konkrétně se budeme zabývat faktory, které podmiňují vzdelanostní aspirace. Všechny až dosud provedené výzkumy ukazují,1 že vzdelanostní aspirace jsou silným prediktorem toho, jaké vzdělání člověk nakonec získá. Odpověď na otázku, co ovlivňuje vzdelanostní aspirace, je proto do jisté míry také odpovědí na otázku, co poznamenává vzdelanostní dráhy. Proč se čeští žáci liší vzdělanostními aspiracemi? Proč jedni z nich mají nižší vzdelanostní aspirace a jiní vyšší? Jakou roli v jejich vzdělanostních aspiracích hrají třídní faktory a jakou roli so-ciálně-psychologické faktory? Utvářejí se vzdelanostní aspirace více podle třídního původu rodičů nebo podle významu, který rodiče a jejich potomci vzdělání přikládají? To jsou otázky, na něž se pokouší odpovědět tato' kapitola. 2.2.1. Vzdelanostní aspirace jako výraz racionálního jednání představitelů sociálních tříd Pomocí teorie „racionálního jednání" John Goldthorpe (1997, 2000) objasnil pravidelnosti v relativních mobilitních šancích mezi rodiči a dětmi neboli odpověděl na otázku, proč třídní nerovnosti přetrvávají z jedné generace na druhou. Goldthorpe pojímá člověka jako jedince, který hraje v procesu třídní reprodukce aktivní roli. Nejedná se podle něho o tlak okolností, který člověka nutí jednat takovým způsobem, aby se třídní struktura mezigeneračně reprodukovala. Stejně tak se nejedná o internalizované jednání nebo o jednání, v němž je člověk veden kulturními hodnotami nebo sociálními normami. Jde o jeho aktivní odpověď na třídní situaci, v níž se nachází. Člověk má takové vzdelanostní a profesní aspirace a volí takové jednání, které je v souladu s jeho třídní pozicí. V subjektivním slova smyslu jsou tyto aspirace a jednání racionální, protože z hlediska konkrétního aktéra a s ohledem na jeho třídní situaci jsou voleny tak, aby užitek z nich byl jak v materiálním, tak v sociálním smyslu co největší. Jedinci v různých třídních pozicích se liší velikostí zdrojů, jejich typem, mírou stálosti jejich alokace a omezeními, jimž musejí čelit. Na základě těchto rozdílů třídní struktura podmiňuje rozdílné životní šance představitelů třídních pozic. Rozdílná velikost a povaha zdrojů jsou základem rozdílných reprodukčních (případně mobilitních) investic. Lidé v jednotlivých sociálních třídách tyto nerovnosti reflektují, a proto volí rozdílné strategie a mají rozdílné vzdelanostní aspirace, které vedou k udržení třídní pozice z jedné generace na druhou. 1 Srovnej např. Kerckhoff, Huff, 1974; Featherman, Hauser, 1978; Marjoribanks, 1979; Davies, Kandel, 1981; Powel, Steelman, 1990; Sanderfur, McLanahan, Wojtkiewicz, 1992; Parcel, Menaghan, 1994; Downey, 1995; Powell, Parcel, 1997; Reay, 1998; Crozier, 2000; Lareau, 2000; Parcel, Durur, 2001. 174 Strategie jednotlivých reprezentantů sociálních tříd se liší podle cílů, k nimž jsou směřovány. Goldthorpe (2000) nepojímá cíle jako univerzální (všichni členové společnosti mají vždy stejný cíl, jímž je dosáhnout co nejvýhodnější pozice ve společnosti), ani jako kulturně podmíněné (orientace na sociální vzestup se liší v závislosti na hodnotách reprezentantů jednotlivých tříd), ale jako kombinaci těchto dvou pojetí. Představitelé jednotlivých sociálních tříd mají jednotnou základní sociálněmobilitní orientaci, s ohledem na rozdílné zdroje a omezení se ovšem liší v cílech o něž usilují - ve vzdelanostní ch aspiracích. Základní mobilitní orientací je podle Goldthorpa udržení třídní pozice z jedné generace na druhou - vyhnutí se mezigeneračnímu třídnímu sestupu. Dosažení vyšší třídní pozice, tj. mezigenerační sociální mobilita, je až druhotným cílem. Nejdříve jde tedy reprezentantovi každé třídní pozice o minimalizaci rizik, které souvisejí se sestupnou mezigenerační mobilitou, a až teprve poté usiluje o maximalizaci výhod nezbytných pro vzestupnou mezigenerační mobilitu. Podle postavení v rámci třídní struktury lze rozlišit dvě základní mobilitní strategie, které vedou k mezigenerační reprodukci třídního postavení a vyhnutí se sestupné třídní mobilitě. Jedná se o mobilitní strategie „zdola" a mobilitní strategie „shora". Mobilitní strategie „zdola" jsou typické pro dělnickou třídu, třídu drobných vlastníků a samostatně výdělečně činných. Mobilitní strategie „shora" najdeme u třídy služeb (salariátu), jako jsou manažeři, odborní pracovníci, administrativa nebo vedoucí pracovníci.2 Pro mobilitní strategie „zdola" jsou charakteristické nedostatečné zdroje a obtížnost volby. Reprezentanti hůře situovaných tříd se musejí vyrovnávat s konfliktem, zda volit takové jednání, které vede k mezigenerační kontinuitě jejich třídní pozice, nebo se orientovat na třídní vzestup, ovšem za cenu rizika, že dosavadní pozici mezigeneračně ztratí. Pokud budou rodiče investovat do vzdělání dítěte, které je předpokladem sociální mobility do třídy služeb, riskují, že dítě školu nedokončí, nezíská výuční list, který je předpokladem a zároveň zárukou řemesla, jež je charakteristické pro jejich třídní pozici. V tomto případě by jejich potomek měl horší třídní postavení než oni. Z tohoto důvodu je pro ně bezpečnější orientovat se ve vzdělávacím systému na řemeslo, které je základem jejich postavení a od něhož se později může jejich potomek odrazit (v průběhu své zaměstnanecké kariéry) do třídy mistrů nebo nižších techniků. 2 Třída služeb je podle Goldthorpa (srovnej Erikson, Goldthorpe, 1992) složena jednak z velkých zaměstnavatelů, jako jsou majitelé hotelů, obchodů, restaurací nebo menších podniků a firem (explicitně to nejsou představitelé kapitalistické elity nebo vlastníci velkých průmyslových podniků), kteří jsou v ní zastoupeni ovšem asi pouze z 5 %, a jednak ze zaměstnanců, kteří mají se zaměstnavatelem uzavřenou pracovní smlouvu o zastávané pozici (a nikoliv o vykonávané práci). Vztah těchto zaměstnanců k zaměstnavateli je služební. Smlouva o zastávané pozici je rozšířena na vyšších pozicích byrokratických organizací. Pracovníci s tímto typem smlouvy jsou vypláceni formou platu, který je určen počtem hodin, jež stráví v zaměstnání. Jedná se o služebné neboli kompenzaci za službu ostatním členům společnosti. Služebné je většinou spojené s dalšími výhodami ajistotami. Pracovníci s tímto typem smlouvyjsou do jisté míry autonomní ve svých rozhodnutích (nepracují pod přímým dohledem) a nejsou lehce zaměnitelní (mají vyšší vzdělání či odborné znalosti). Více k popisu třídy služeb v Goldthorpově třídní analýze, srovnej Katrňák (2005). 175 V případě drobných živnostníků je tato strategie explicitní. Na vzdělávací systém a záruky sociálního postavení, které poskytuje, se ve většině případů nespoléhají. Usilují naopak o přímé předání rodinného podniku dětem. Školu chápou pouze jako nezbytný doplněk transmise rodinného kapitálu z rukou rodičů do rukou dětí. Ekonomická, sociální a kulturní askripce je v jejich mezigeneračním jednání důležitější než ve vzdělávacím systému osvojené znalosti. Volí tuto strategii, protože mnohem lépe a s mnohem větší jistotou mezigeneračně stabilizuje jejich třídní postavení. Drobní živnostníci, kteří mají určitý majetek, určitý typ kulturních a sociálních zdrojů (např. tradici rodinného podniku, typ obchodu nebo prodeje, jež jsou spojené s určitými znalostmi, schopnostmi a sociální sítí odběratelů) lze podle Goldthorpa (2000) považovat z hlediska sociálního vzestupu za nejkonzervativnější. Strategii „zdola" směrem k nižšímu vzdělání, nebo dokonce nespoléhání se na dosažené vzdělání v případě drobných živnostníků doplňují nižší vzdelanostní aspirace a profesní ambice potomků dělnických rodičů a drobných živnostníků. Tyto aspirace jsou výrazem omezeného ekonomického kapitálu a zdrojů jejich rodičů. Zvláště patrné je to ve vztahu k terciárnímu vzdělávání, kde je ekonomická podpora rodičů nezbytná. Vzdelanostní dráha, která je kratší a zaručuje dřívější návrat ekonomických nákladů na ni, je pro rodiče atraktivnější než vzdelanostní dráha v terciárním vzdělávání, která sice slibuje ekonomicky větší návratnost, nicméně za cenu značného odkladu a rizika, že ji potomek úspěšně nedokončí. Ekonomické investice do sociální mobility jsou v tomto případě ohroženy nejistotou jejich návratu. Omezenou rodičovskou podporu vzdělanostních aspirací potomků, stejně jako jejich opatrnost v jejich ekonomické podpoře při dalším vzdělávání, musíme proto podle Goldthorpa považovat s ohledem na velikost jejich zdrojů za racionální. Selekce, která probíhá ve vzdělávacím systému podle třídních nerovností, rodiče v tomto typu jednání utvrzuje. Děti z nižších sociálních tříd nekončí ve stejné míře se stejným vzděláním jako děti z lépe sociálně situovaných tříd. Vzdělávací systém nefunguje čistě na meritokratických principech. Třídní diference se promítají do jeho selekce. Třídní struktura zabraňuje tomu, aby škola vybírala ty nejtalentovaněj-ší děti a posílala je do dalších vzdělávacích stupňů. Za těchto okolností je neracionál-ní a nestrategické pro reprezentanty nižších sociálních tříd spoléhat se na schopnosti a nadání potomků jako na základ úspěchu ve vzdělávacím systému. Oproti mobilitním strategiím „zdola" jsou mobilitní strategie „shora" přímočařejší. Jejich cílem je udržení výhodné pozice v rámci třídní struktury, a to jak za pomoci zdrojů, které mají představitelé těchto pozic k dispozici, tak za pomoci vzdělávacího systému. Neexistuje zde konflikt mezi vzestupnou sociální mobilitou prostřednictvím vzdělávacího systému a reprodukcí třídního postavení bez opory ve vzdělání. Vzdělání potomků je vždy na prvním místě. Jednání reprezentantů vyšších tříd je orientováno na co nejvyšší formální vzdělání jejich dětí, a to za využití jak ekonomických, kulturních, tak také sociálních zdrojů, jež mají tito reprezentanti k dispozici. Cílem je transformovat schopnosti a nadání dětí do maximálně možného vzdělanostního úspěchu a nikoliv pouze předat materiální zdroje z rukou rodičů do rukou dětí. 176 Zdroje spojené s vyšším třídním postavením tuto strategii umožňují. Příjem představitelů vyšších tříd je natolik dostatečný a stabilní, aby jejich potomek mohl ve vzdělávacím systému setrvat dostatečně dlouho. Jedná se o dlouhodobou vzdelanostní investici, která finanční rozpočet rodiny výrazněji nezatěžuje. Stejně jako v případě strategií „zdola", ani v tomto případě sice není jistý její výsledek, nicméně riziko nereprodukovatelnosti třídní pozice v případě neúspěchu je ve srovnání s návratností investic podstatně menší. Nedaří-li se totiž potomkovi vzdělání získat, rodiče obvykle investují další zdroje, aby zvýšili jeho vzdelanostní šance. Lakonicky řečeno, askrip-ce posiluje v tomto případě šance na vzdělání. Pokud ani tato podpora nevede k úspěchu, rodiče mobilizují další zdroje tak, aby potomek vzdělání získal v jiných větvích vzdělávacího systému (alternativní kurzy, školy a vzdělávací instituce). A pokud ani toto úsilí nepřinese úspěch, rodiče se přestávají orientovat na vzdělávací systém a selhání svého potomka v něm kompenzují strategií založenou na askripci. Své zdroje a kapitál předají potomkům přímo. Tím třídní postavení mezigeneračně stabilizují. Jedná se „záchrannou strategii", která je součástí strategií „shora" a která umožňuje prvotní orientaci na vzdělávací systém. Tato strategie ovšem není součástí strategií „zdola". V případě, že rodiče z nižších sociálních tříd orientují potomka na školní dráhu a jejich potomek ve vzdělávacím systému neuspěje, opora v alokovaných zdrojích rodiny pro něj neexistuje. Třídní postavení se v takovém případě nereprodukuje. Vyšší sociální třídy naopak orientací na vzdělání mnoho neriskují, protože při reprodukci třídních pozic se jejich představitelé v té nejzazší fázi mohu spolehnout na své zdroje. 2.2.2. Vzdelanostní aspirace jako výraz sociálně-psychologických faktorů Ve druhé polovině šedesátých let dvacátého století Blau a Duncan v publikaci The American Occupational Structure (1967) ukázali, že v americké společnosti existuje poměrně silný vztah mezi zaměstnaneckou pozicí otce a syna, nicméně tento vztah při kontrole dosaženého vzdělání syna a jeho prvního zaměstnání oslabuje na minimum. Původ rodiny poznamenává dosažené vzdělání potomka a tím se její vliv na zaměstnaneckou pozici syna do značné míry vyčerpává. První zaměstnání potomka závisí více na jeho dosaženém vzdělání než na zaměstnaneckém postavení otce. V konečné zaměstnanecké pozici je efekt sociálního původu již nepatrný. Podmiňuje ji pouze dosažené vzdělání a především první zaměstnání. Sociální původ, dosažené vzdělání a začátek zaměstnanecké kariéry dohromady vysvětlují necelou polovinu variance zaměstnaneckého postavení (přitom platí, že čím je člověk starší, tím více posiluje vliv jeho předešlé zaměstnanecké kariéry na jeho současné zaměstnání a oslabují efekty sociálního původu a dosaženého vzdělání). Na základě těchto zjištění Blau a Duncan konstatují, že připsané charakteristiky člověka v získávání zaměstnaneckého statusu jsou v americké společnosti slabší než r 177 zásluhy, které získá ve vzdělávacím systému. Rozdíly v zaměstnanecké struktuře americké společnosti nejsou výsledkem rozdílů daných sociálně-ekonomickým původem, ale podmiňuje je dosažené vzdělání. Součástí stratifikačního systému americké společnosti je sice nerovná distribuce zaměstnaneckých pozic, mezigenerační kontinuita těchto nerovností ovšem již jeho součástí není, protože každá věková kohorta musí projít vzdělávacím systémem, který oslabuje efekt sociálně-ekonomic-kého původu a mezigenerační reprodukce. Po vydání publikace The American Occupational Strucíure T>wacan a jeho spolupracovníci (Duncan, Halier, Portes, 1968; Duncan, Featherman, Duncan, 1972) rozšířili základní model dosahování statusu o další proměnné, jimiž byli kognitivní a mentální schopnosti. Otázka, na kterou odpovídali, byla, zda v americké společnosti potomci získávají vzdělání podle svých mentálních a kognitivních schopností, a to bez ohledu na svůj sociálně-ekonomický původ, nebo podle svého sociálně-eko-nomického původu bez ohledu na své mentální a kognitivní schopnosti. První teze předpokládala otevřenost amerického vzdělávacího systému, kterou ovšem oslabovala skutečnost, že mentální schopnosti jdou ruku v ruce se sociálně-ekonomickým původem. Druhá teze implikovala uzavřenost vzdělávacího systému a předpokládala, že potomci s vyšším sociálně-ekonomickým původem nemají vyšší inteligenci než potomci s nižším sociálně-ekonomickým původem. Po řadě analýz se Duncan a jeho spolupracovníci přiklonili k první tezi a konstatovali, že vzdělávací systém americké společnosti funguje na meritokratických principech. Problémem ovšem je, že mentální a kognitivní schopnosti jdou ruku v ruce se sociámě-ekonomickým původem, a proto jsou tyto principy zastřené. Duncanovi následovníci tento závěr rozpracovali do podoby modelu, který do dějin sociální stratifikace vešel pod názvem sociálně-psychologický model. Jednotlivé varianty tohoto modelu byly navrženy tak, aby mezi sociálně-ekonomickým původem a mentálními schopnostmi na jedné straně a dosaženým vzděláním na straně druhé byly identifikovány sociálně-psychologické faktory, jako jsou motivace, hodnotová orientace, vzdelanostní aspirace, rodičovská podpora, rodičovská očekávání atd. Takto navržený model byl několikrát empiricky testován (viz Sewell, Shah, 1968a, 1968b; Sewell, Halier, Portes, 1969; Sewell, Halier, Ohlendorf, 1970; Hau-ser, 1972; Sewel, Hauser, 1972; Sewell, Hauser, 1975; Hauser, Tsai, Sewell, 1983) a žádný z testů efekt sociálně-psychologických proměnných na získané vzdělání nezamítl. Výsledkem bylo, že při kontrole sociálně-psychologických proměnných efekt sociálně-ekonomického původu a mentálních schopností na dosažené vzdělání oslabuje na minimum. Vliv sociálně-ekonomického prostředí, mentálních a kognitivních schopností na dosažené vzdělání zprostředkovávají sociálně-psychologické proměnné, které hrají významnou roli v sociáměstratifikačmm procesu americké společnosti.3 3 Podrobněji k sociálně-psychologickému modelu a jeho kořenům včetně všech metodologických a sub-stantivních závěrů srovnej Campbell (1983) nebo kapitola 1.3. této monografie. 178 2.2.3. Data a typ analýzy V této kapitole se pokusíme ukázat, do jaké míry jsou vzdelanostní aspirace českých žáků ovlivněny třídním a sociálně-ekonomickým postavením rodiny, v níž žáci vyrůstají (silný vliv tohoto faktoru předpokládá Goldthorpova teorie), a do jaké míry jsou výsledkem působení sociálně-psychologických faktorů (v souladu se stoupenci psychologického výkladu reprodukce nerovností). Data, která budeme analyzovat, pocházejí z výzkumu PISA 2003 {Programme for International Student Assessment). Soubor, se kterým budeme pracovat, byl v rámci České republiky rozšířen a upraven tak, aby byl reprezentativní pro populaci žáků devátých tříd. Do výzkumu byli zahrnuti jak žáci devátých tříd základních škol, tak žáci odpovídajících tříd na víceletých gymnáziích. V této kapitole budeme analyzovat faktory ovlivňující vzdelanostní aspirace žáků devátých tříd základních škol. Žáci víceletých gymnázií byli z analýzy vyloučeni.4 Vysvětlovanou proměnnou jsou vzdelanostní aspirace, které obsahují tři varianty: bez maturity, maturita a vysoká škola. Jejich rozdělení v souboru žáků devátých tříd základních škol ukazuje tabulka 1. Většina žáků aspiruje na získání maturity (52,3 %). Méně z nich usiluje přímo o vysokoškolské vzdělání (35 %) a 12,7 % z nich chce skončit se vzděláním bez maturity. Tabulka 1. Vzdělanostní aspirace žáků 9. tříd v České republice (v procentech) Vzdelanostní aspirace žáků 9. tříd frekvence % kumulovaná % bez maturity 648 12,7 12,8 maturita 2 656 52,3 65,0 vysoká škola 1 777 35,0 100,0 Celkem 5 081 100,0 Vzdelanostní aspirace žáků devátých tříd souvisejí se vzdělanostními aspiracemi jejich rodičů (tabulka 2).5 Většina dětí rodičů, kteří očekávají od svého potomka vysokoškolské vzdělání, chce skončit s vysokoškolským vzděláním (63 %), většina dětí rodičů, kteří očekávají od svého potomka maturitu, chce skončit s maturitou (71,9 %) a většina dětí rodičů, pro něž je dostačující vzdělání bez maturity, chce skončit se vzděláním bez maturity (67,1 %). Více jak třetina dětí (35,5 %) rodičů, kteří očekávají vysokoškolské vzdělání, má nižší aspirace - chce skončit s maturitou (jedná se především o chlapce, jejichž rodiče mají nižší zaměstnanecký status, jejich kulturní kapitál je průměrný nebo podprůměrný a žijí v malé obci). Necelá třetina 4 Tím, že studují víceleté gymnázium, jsou jejich vzdělanostní aspirace oproti žákům základních škol v drtivé většině případů orientovány na maturitu a vysokou školu. Ve vzorku pouze dva studující (0,2 %) víceletých gymnázií uvedli, že chtějí skončit se vzděláním bez maturity, 185 z nich (16,1 %) chtělo skončit s maturitou a 961 (83,7 %) usilovalo o vysokou školu. 5 Za rodiče ve výzkumu vždy vypovídala pouze jedna osoba (ve většině případů to byla matka). 179 Tabulka 2. Vzdelanostní aspirace žáků 9. tříd a jejich rodičů _7__ Vzdelanostní aspirace žáku 9. tříd Vzdelanostní aspirace rodičů bez maturity maturita vš celkem bez maturity 92 249 27 368 (67,1) (17,5) (1,5) (1U) maturita 39 1022 620 1681 (28,5) (71,9) (35,5) (50,9) vysoká škola 6 151 1101 1258 (4,4) (10,6) (63,0) (38,0) celkem 137 1422 1748 3307 (100) (100) (100) (100) Poznámka: Čísla v závorce v jednotlivých polích tabulky ukazují sloupcová procenta. Koeficient asociace Spearmanovo p = 0,59 (a = 0,001) dětí rodičů, kteří očekávají vyučení, usiluje o maturitu (28,5 %). Pouze u malého počtu dětí se vzdelanostní aspirace výrazněji kříží (o dva stupně) se vzdělanostními aspiracemi jejich rodičů (1,5 % dětí, jejichž rodiče očekávají vysokoškolské vzdělání, aspiruje na vzdělání bez maturity a 4,4 % dětí, jejichž rodiče očekávají vzdělání bez maturity, aspiruje na vysokoškolské vzdělání). Abychom zjistili, co poa^riiňuje rozdílné vzdelanostní aspirace žáků devátých tříd základních škol v české populaci, použijeme ordinální logistickou regresi.6 Vysvětlovaná proměnná má tři varianty (bez maturity, maturita a vysoká škola). Vysvětlujících proměnných, s nimiž vstoupíme do analýzy, jě dvanáct (tabulka 3). Jednak jsou to demografické proměnné - pohlaví a vek žáka, typ rodiny, v níž žák vyrůstá (neúplná a úplná), matematické schopnosti žáka1 a velikost obce, v níž žák žije (do 5 000,5 001 až 25 000, 25 001 až 90 000, 90 001 a více obyvatel). Dále to jsou proměnné charakterizující ekonomické a vzdelanostní zázemí žáka v rodině -postavení rodičů v zaměstnání (vždy vyšší sociálně-ekonomický index jednoho z rodičů),8 nejvyšší dosažené vzdělání otce 6 Pomocí této techniky budeme modelovat efekty jednotlivých vysvětlujících (nezávisle) proměnných na vysvětlovanou (závisle) proměnnou. Protože hledáme model, který bude ve shodě s daty jako celek, budou tyto efekty nezávisle proměnných od sebe navzájem očištěny. 7 Tato proměnná je výsledkem testu matematických dovedností a schopností žáků. Lze ji považovat za vyjádření kognitivních schopností žáků, i když pouze v oblasti matematiky. V datech je tato proměnná konstruována jako kardinální (její rozpětí je pro žáky devátých tříd základních škol mezi 141,237 1 až 816,338 9 body). Aby byl v modelu ordinální logistické regrese efekt této proměnné na vysvětlovanou proměnnou čitelnější, ordinali-zoval jsem ji do kvinnlů (vytvořil jsem 5 variant této proměnné po 20 % z její kardinální distribuce). Velikost Spearmanova p pro vztah mezi původní proměnnou a její ordinalizovanou podobou je 0,98 (a = 0,000 0), což znamená, že její ordinalizací ztrácíme jen rninimální část informace, kterou tato proměnná přináší. 8 Podobně jako v případě matematických schopností žáka i tato proměnná je v datech konstruována jako kardinální (její rozpětí je mezi 16 až 90 body pro rodiče žáků devátých tříd základních škol). Tuto proměnnou jsem rovněž ordinalizoval na základě kvintilů. Velikost Spearmanova p pro vztah mezi její původní verzí a její ordinalizovanou podobou je 0,98 (a = 0,000 0). 180 Tabulka 3. Vzdelanostní aspirace žáků 9. tříd základních škol a vysvětlující proměnné Proměnná N Aritmetický průměr Směrodatná odchylka Minimum Maximum Popis vzdelanostní aspirace 5 081 2,23 0,65 1 3 1 = bez maturity, 2 = maturita, 3 = vš pohlaví 5 308 1,51 0,05 1 2 1 = dívka, 2 = chlapec věk 5 186 15,4 0,40 . 14,4 17,3 věk v rocích a měsících typ rodiny 4 456 1,85 0,36 1 2 1 = neúplná rodina, 2 = úplná rodina postavení v zaměstnám 5 058 2,73 ' 1,33 1 5 kvintily sociálně-eko-nomického indexu rodičů vzdělání otce 4 869 1,74 0,74 1 3 1 = bez maturity, 2 = maturita, 3 = vš vzdělání matky 5 034 1,79 0,68 1 3 1 = bez maturity, 2 = maturita, 3 = vš kulturní kapitál 5 162 1,89 0,84 1 3 1 = malý, 2 = střední, 3 = vysoký vzdělávací zdroje 5 165 0,19 0,83 ^1,30 0,68 vlastnictví vzdělávacích zdrojů v rodině význam vš vzdělání 3 249 2,90 0,85 1 4 1 = zcela nedůležité, 2 = nepříliš důležité, 3 = docela důležité, 4 = zcela důležité matematické schopnosti 5 176 2,69 1,33 1 5 kvintily výsledků testu matematických schopností velikost obce 5 306 2,20 1,15 1 4 1= do 5 000, 2 = 5 001-25 000, 3 = 25 001-90 000, 4 = 90.001+ a nejvyšší dosažené vzdělání matky (bez maturity, maturita a vysoká škola), velikost kulturního kapitálu v rodině (podprůměrný, průměrný, nadprůměrný)9, míra dostupnosti vzdělávacích zdrojů v rodině10 a význam, který rodiče kladou na vysokoškolské vzdělání (zcela nedůležité, nepříliš důležité, docela důležité a zcela důležité)11. 9 Kulturní kapitál byl měřen na základě baterie otázek týkajících se přítomnosti kulturních zdrojů v rodině, jako jsou knihy, klasická literatura, malby, počítač a připojení k Internetu. Obecně platí, že kulturní kapitál je dovednost, která plyne z kulturní kvality prostředí, v němž potomek vyrůstá. Je to um, který si v rodinném prostředí osvojil, jsou to kulturní znalosti a vědomosti, které zde získal~(|?ourdieu, Passeron, 1977). 10 Měřeno na základě baterie otázek týkajících se přítomnosti zdrojů v domácnosti, jež umožňují vzdělávání: slovníky, místo na učení, psací stůl, kalkulačka a výkladové učebnice 11 Otázka v dotazníku zněla: Jakje pro Vás důležité, aby Vaše dítě pokračovalo ve studiu i po maturitě? 181 Na podkladě odhadnutého ordinálního logitového modelu, který bude nejlépe reprodukovat naměřená data, budeme moci rozpoznat strukturu dat, identifikovat vliv jednotlivých nezávisle proměnných na závisle proměnnou při kontrole ostatních proměnných v modelu a ukázat, která z těchto proměnných nejvíce působí na vzdelanostní aspirace žáků devátých tříd základních škol v České republice. 2.2.4. Jaké faktory podmiňují vzdelanostní aspirace? Koeficienty odhadnutých ordinálních logitových modelů ukazuje tabulka 4.12 Model 1 obsahuje všechny proměnné a předpokládá, že každá z nich statisticky významně ovlivňuje velikost vzdelanostní ch aspirací žáků devátých tříd základních škol. Protože věk v tomto modelu je statisticky nevýznamný (p = 0,466), model 2 je odhadnut bez proměnné věku. Vzdálenost tohoto modelu od saturovaného modelu se významně nezvýšila, přitom j e tento model úspornej ší (vyřadili j sme j ednu proměnnou) a podle Bayesovského informačního kritéria (BIC) je ve shodě s daty více než model l.13 Modely 3 a 4 jsou navrženy tak, aby byly ještě úspornější než model 2. Do modelu 3 nevstupuje sociálně-ekonomický status (zaměstnání) na vzdelanostní aspirace žáků (v předchozím modelu nebyl tento efekt významný v jednom případě na 95% hladině významnosti), do modelu 4 nevstupuje místo bydliště (v modelu 2 nebyl efekt této proměnné v jedné variantě významný na 95% hladině významnosti). Oba tyto modely podle BIC statistiky reprodukují data lépe než model 2.14 Podle ostatních testovacích kritérií ovšem struktuře dat odpovídají hůře - odchylka od saturovaného modelu (D) je větší, což znamená, že vzdálenost od nulového modelu 12 Z hlediska interpretace jsou pro nás v logistické regresi nejsměrodatnější vedle regresních koeficientů (b), jež ukazují čistý vliv vysvětlující proměnné (ostatní proměnné v modelu jsou drženy na konstantní úrovni) na přirozený logaritmus šance vysvětlující proměnné, především exponenciované koeficienty (eb), které interpretujeme jako poměry šancí. Exponenciované koeficienty mohou nabývat hodnot od 0 do oo. Hodnota 1 přitom znamená, že se s proměnou nezávisle (vysvětlující) proměnné o jeden stupeň nemění šance na změnu v závisle (vysvětlované) proměnné. Hodnoty větší než 1 u nezávisle proměnné znamenají vyšší šance na proměnu v závisle proměnné a hodnoty menší než 1 u nezávisle proměnné nižší šance na proměnu závisle proměnné. Poměr šancí vyjádřený jako \leb znamená vliv kontrastní varianty nezávisle proměnné na závisle proměnnou a jeho interpretace je stejná. Pozoruhodnou vlastností logistické regrese je, že efekt poměru šancí zůstává konstantní bez ohledu na velikost hodnot kovariátů v rovnici (více k tomu Long, 1997; Powers, Xie, 2000; Hosmer, Lemeshow, 2001; Long, Freese, 2004). Odhady všech modelů jsem provedl v programu STATA. Dofiles a vstupní soubory poskytnu na požádání (katrnak@fss.muni.cz). 13 Účelem informačních kritérií není určit, který model je pravdivější, ale který model podává bohatší informaci o reálném světě - tedy, který má větší vypovídací schopnost. V případě kritéria BIC platí, že čím nižší záporné číslo, tím více model vypovídá o realitě (více k tomu Raftery 1986, 1995). 14 Bayesovské informační kritérium je navrženo tak, aby byla preferována úspornost modelu před jeho přesností. Snížíme-Ii počet proměnných v modelu, snížíme tím také počet stupňů volnosti a na základě vzorce pro výpočet Bayesovského informačního kritéria {BIC = I? - df]n(N)) většinou dostaneme nižší hodnotu BIC statistiky než v předchozím případě. 182 (X2) je menší. Model 3 je nejúspornější ze všech navržených modelů (obsahuje pouze 19 vysvětlujících faktorů). Model 4 obsahuje o jeden vysvětlující faktor více. Jelikož model 4 podle BIC statisticky reprodukuje data nejlépe, přitom podle klasických statistik (D a x2) jeho struktura odpovídá datům lépe než v případě modelu 3 (to znamená, že je ještě dostatečně přesný a přitom také uspokojivě úsporný), budeme data interpretovat na jeho základě. Efekt zaměstnaneckého postavení tedy na vzdelanostní aspirace žáků devátých tříd základních škol zohledníme, velikost místa bydliště ovšem nikoliv. Odhadnuté koeficienty modelu 4 ukazují,15 že šance na vyšší vzdelanostní aspirace oproti nižším je u chlapců 0,57krát menší ve srovnání s dívkami (neboli o 43 %) při kontrole vlivu ostatních proměnných.16 Šance dívek na vyšší vzdelanostní aspirace oproti nižším je naopak l,75krát17 vyšší oproti chlapcům (neboli o 75 %). Podobně na vzdelanostní aspirace působí to, zda dítě vyrůstá v úplné rodině. Vzdelanostní aspirace dětí vyrůstajících v úplné rodině jsou oproti dětem vyrůstajícím v neúplné rodině významně vyšší i při kontrole vlivu ostatních proměnných (přítomnost úplné rodiny zvyšuje šance na vyšší aspirace o 66 %). Zaměstnanecké postavem a vzdělání otce a matky zvyšují šance dětí na vyšší vzdelanostní aspirace. Od prvního do čtvrtého kvintilu zaměstnaneckého statusu vzdelanostní aspirace rostou, v posledním (pátém) kvintilu jsou ovšem šance na vyšší vzdelanostní aspirace u dětí ve srovnání se čtvrtým kvintilem zaměstnaneckého statusu nižší.18 Vyšším vzděláním oba rodiče zvyšují šance na vyšší aspirace, přičemž platí, že matčino vzdělání ovlivňuje vzdelanostní aspirace silněji než otcovo vzdělání -zvláště to platí v případě vysokoškolského vzdělání, kdy šance dítěte na vyšší vzdelanostní aspirace matka s tímto vzděláním zvyšuje 2,05krát (neboli o 105 %) oproti matce bez maturity a otec s vysokoškolským vzděláním oproti otci bez maturity tyto šance zvyšuje l,61krát (neboli o 61 %), při kontrole ostatních proměnných v modelu. Velikost kulturního kapitálu rodiny, vzdělávací zdroje v rodině a význam, který rodiče přikládají vysokoškolskému vzdělání, pozitivně formuje vzdelanostní aspirace. Šance na vyšší vzdelanostní aspirace zvyšuje průměrný kulturní kapitál v rodině (kulturní kapitál +) oproti podprůměrnému o 32 % a nadprůměrný kulturní kapitál (kulturní kapitál ++) oproti podprůměrnému o 59 %. Změna ve vzdělávacích zdro- 15 Předpoklad proporcionálních šancí u tohoto modelu byl testován pomocí Waldova testu a dopadl uspokojivě. Ordinální logistická regrese je adekvátní technika pro vysvětlovanou proměnnou a není nutné ji nahradit multinomickou logistickou regresí (více k tomu Long, 1997). 16 Šancemi na vyšší vzdelanostní aspirace máme vždy na mysli šance na aspirace o jeden stupeň vyšší, tj. buď na vzdělání s maturitou místo vzdělání bez maturity, nebo na dosažení vysokoškolského vzdělání místo jen středního vzdělání s maturitou. 17 Vypočítáno jako 1/0,57. 18 Tato skutečnost může být dána tím, že v pátém kvintilu distribuce zaměstnaneckých pozic najdeme také samostatně výdělečně činné s nadprůměrným ekonomickým kapitálem, kteří se nemusejí v mezigenerační reprodukci sociálního postavení v takové míře orientovat na vzdělávací systém jako samostatně výdělečně činní nebo zaměstnanci s průměrným a podprůměrným ekonomickým kapitálem. 183 Tabulka 4. Odhadnuté modely ordinální logistické regrese pro vzdelanostní aspirace (bez maturity, maturita, vysoká škola) model 1 model 2 mode) 3 model 4 proměnná b z P é> b z P e» b z P e" b z P e4 chlapec -0,58 -5,53 0,000 0,56 -0,57 -5,51 0,000 0,56 -0,57 -5,47 0,000 0,57 -0,57 -5,50 0,000 0,57 věk 0,10 0,73 0,466 1,11 - - - - - _ - - - - - - úplná rodina 0,57 3,55 0,000 1,77 0,57 3,54 0,000 1,76 0,56 3,54 0,000 1,76 0,51 3,23 0,001 1,66 zaměstnám (2) 0,25 1,57 0,116 1,29 0,25 1,56 0,118 1,29 - - - - 0,28 1,75 0,080 1,33 zaměstnání (3) 0,40 2,54 0,011 1,49 0,40 2,54 0,011 1,49 - - - - 0,42 2,69 0,007 1,53 zaměstnání (4) 0,68 3,87 0,000 1,97 0,67 3,85 0,000 1,96 - - - - 0,72 4,12 0,000 2,05 zaměstnání (5) 0,55 2,53 0,012 1,73 0,55 2,54 0,011 1,74 - - - - 0,61 2,83 0,005 1,84 otec maturita 0,23 1,96 0,050 1,26 0,23 1,97 0,049 1,26 0,31 2,71 0,007 1,37 0,26 2,17 0,030 1,30 otec vš 0,43 2,28 0,023 1,53 0,42 2,25 0,024 1,53 0,56 3,32 0,001 1,76 0,48 2,50 0,012 1,61 matka maturita 0,27 2,18 0,039 1,31 0,27 2,15 0,032 1,31 0,39 3,29 0,001 1,48 0,27 2,17 - ,>0,030 1,31 matka vš 0,69 3,49 0,000 2,00 0,69 3,50 0,000 2,00 0,91 4,91 0,000 2,50 0,72 3,64 0,000 2,05 kulturní kapitál (+) 0,27 2,09 0,037 1,30 0,27 2,10 0,036 ' 1,31 0,29 2,28 0,022 1,33 0,28 2,20 0,028 1,32 kulturní kapitál (++) 0,45 3,51 0,000 1,57 0,45 3,51 0,000 1,57 0,47 3,72 0,000 1,61 0,46 3,59 0,000 1,59 vzdělávací zdroje 0,21 2,65 0,008 1,24 0,21 2,62 0,009 1,23 0,22 2,79 0,005 1,24 0,20 2,46 0,014 1,22 vš význam (+) 0,83 3,56 0,000 2,29 0,83 3,59 0,000 2,30 0,85 3,64 0,000 2,33 0,84 3,60 0,000 2,31 vš význam (++) 2,01 8,24 0,000 745 2,01 8,27 0,000 7,48 2,02 8,32 0,000 7,54 2,03 8,30 0,000 7,58 vš význam (+++) 2,76 10,47 0,000 15,82 2,77 10,48 0,000 15,89 2,79 10,58 0,000 16,23 2,77 10,47 0,000 15,94 matematika (2) 0,67 4,02 0,000 1,95 0,66 3,99 0,000 1,94 0,68 4,14 0,000 1,98 0,67 4,01 0,000 1,95 matematika (3) 1,01 6,24 0,000 2,74 1,00 6,20 0,000 2,71 1,01 6,35 0,000 2,76 1,00 6,25 0,000 2,71 matematika (4) 1,52 8,85 0,000 4,57 1,51 8,84 0,000 4,53 1,56 9,21 0,000 4,74 1,52 8,92 0,000 4,56 matematika (5) 2,02 9,93 0,000 7,50 2,01 9,91 0,000 7,43 2,03 10,11 0,000 7,64 2,03 10,01 0,000 7,62 malé město 0,19 1,52 0,127 1,21 0,20 1,58 0,114 1,22 0,23 1,85 0,065 1,26 - - - - střední město 0,28 1,91 0,056 1,33 0,29 1,93 0,054 1,33 0,31 2,11 0,035 1,36 - - - - velkoměsto 0,37 2,55 0,011 1,45 0,38 2,62 0,009 1,47 0,43 2,97 0,003 1,53 - - - - N 2 466 2 466 2 466 2 466 D 3 415,39 3 416,08 3 435,28 3 427,46 df 2 440 2 441 2 445 2 444 log L -1 707,70 - 1 708,04 -1 717,64 -1 713,79 model x2 1 093,68 1 092,99 1 073,79 1 081,60 dfx2 24 23 19 20 B1C -906 -913 -925 -926 Poznámka: TY označuje počet respondentů (standardizováno pro všechny modely). D (odchylka) indikuje vzdálenost odhadnutého modelu od saturovaného modelu (model, který obsahuje všechny varianty, jež strukturu dat ovlivňují). Tato statistika s ohledem na ^(stupně volnosti, z anglického degres of freedom), což je v tomto případě počet omezení, ukazuje, jak dobře odhadnutý model predikuje pozorovaná data. Log L je velikost přirozeného logaritmu vrcholu věro-hodnostní funkce odhadnutého modelu. Model x2, tj. poměr maximální věrohodnosti (likelihood ratió), indikuje s ohledem na df, což je v tomto případě počet proměnných, vzdálenost odhadnutého modelu od nulového modelu (modelu, u něhož všechny parametry s výjimkou konstanty jsou rovny 0). BIC je Bayesovské informační kritérium. Obecně platí, že čím nižší zápornou hodnotu má, tím lépe odhadnutý model reprodukuje pozorovaná data. jích o jednotku zvyšuje šance na vyšší vzdelanostní aspirace l,22krát a přesvědčení rodičů o tom, že vysokoškolské vzdělání je zcela důležité (vš význam +++), zvyšuje tyto šance 15,94krát oproti šancím dětí, pro jejichž rodiče je vysokoškolské vzdělání zcela nedůležité, nedochází-li ke změnám v ostatních proměnných v modelu. Pozitivně na růst vzdělanostních aspirací působí také výsledky testu matematických schopností. Žáci s nejvyššími schopnostmi19 mají 7,62krát vyšší šance na vyšší vzdelanostní aspirace oproti žákům s nejnižšími matematickými schopnostmi, při kontrole ostatních proměnných v modelu. Shrneme-li předchozí zjištění, můžeme konstatovat, že na vzdelanostní aspirace působí sociálně-ekonomický status a vzdělání rodičů, kulturní zázemí rodiny, vzdělávací zdroje v rodině a především důraz, který rodiče kladou na vysokoškolské vzdělání. Výrazný vliv na vzdelanostní aspirace mají ovšem i kognitivní schopnosti dítěte (indikované výsledky matematického testu). Vyšší vzdelanostní aspirace najdeme také u dívek oproti chlapcům a u dětí, které vyrůstají v úplné rodině, oproti dětem vyrůstajícím v neúplné rodině. Na základě odhadnutého ordinálního logitového modelu můžeme tedy predikovat vzdelanostní aspirace u jednotlivých typů žáků devátých tříd základních škol v České republice. Graf 1 ukazuje vzdelanostní aspirace dívek a chlapců vyrůstajících v úplné rodině podle vzdělání jejich rodičů.20 Jednotlivé sloupce ukazují kumulativní pravděpodobnosti (součet je vždy 100 %) vzdělanostních aspirací. Například z dívek, jejichž matka i otec jsou vyučeni, chce 3,6 % skončit se vzděláním bez maturity, s maturitou by chtělo skončit 63,2 % dívek a s vysokoškolským vzděláním chtělo skončit 33,2 % dívek. Z chlapců, jejichž rodiče jsou oba vyučeni, chce 6,1 % skončit bez maturity, 71,6 % s maturitou a 22,3 % s vysokoškolským vzděláním. Jak u dívek, tak u chlapců s rostoucím vzděláním rodičů rostou také vzdelanostní aspirace směrem k vysoké škole (například jsou-li oba rodiče vysokoškolsky vzdělaní a mají-li potomka, tak v případě dcery 62,5 % z nich v 9. třídě základní školy bude tvrdit, že chce dosáhnout také vysokoškolského vzdělání, a v případě syna bude o vysokoškolské vzdělání usilovat 49 % z nich). Graf 2 ukazuje na základě odhadnutého logitového modelu proměnu vzdělanostních aspirací podle pohlaví, kulturního kapitálu v rodině a zaměstnaneckého postavení rodičů. Dívky, které vyrůstají v rodině s podprůměrným kulturním kapitálem (kulturní kapitál ~) a zaměstnanecké postavení jejich rodičů spadá do prvního kvin-tilu distribuce, v 71 případech ze 100 aspirují na střední školu21 a na vysokou školu aspirují v 29 případech ze 100. Chlapci ze stejného prostředí aspirují na středoškol- 19 Schopnostmi vždy myslíme výsledek v testu matematických dovedností. 20 V grafu MvyOvy znamená matka vyučena a otec vyučen, MvyOsš znamená matka vyučena a otec středoškolák, MvyOvš znamená matka vyučena a otec vysokoškolák, MsšOvy znamená matka stredoškoláčka a otec vyučen atd. 21 Přímé aspirace na středoškolské vzdělání z tohoto podílu jsou v 67 případech ze sta, na vzdělání bez maturity ve čtyřech případech ze sta.21 Přímé aspirace na středoškolské vzdělání z tohoto podílu jsou v 67 případech ze sta, na vzdělání bez maturity ve čtyřech případech ze sta. 185 Graf 1. Vzdelanostní aspirace podle pohlaví a vzdělání rodičů v úplné rodině MvyOvy MvyOvš MssOsš MvšOvy MvšOvš MvyOvy MvyOvš MsšOsš MvšOvy MvěOvš MvyOsš MsšOvy MsšOvš MvšOsš MvyOsš MsěOvy MssOvš MvšOsš Kombinace vzdělání matky a otce H bez maturity MS maturita (a bez maturity) vš (a bez maturity, a maturita) Graf 2. Vzdelanostní aspirace podle pohlaví, kultamího kapitálu a postavení rodičů v zaměstnání ■Kii-: -n:iii-i -..ľiIjI I I I..U. "lí i.!- -- - I I ;:'.ki - ih:r n i. ir. ■ ■: WíWĚĚmmm ÉifpiápiiMiiiÉďi^iiiil Bs^l^ÉiřliiiMriiiM^pj l^ft^fliiiiÉ^i^ipSiill 12345 12345 12345 Kvintily postavení rodičů v zaměstnání Mi bez maturity T.'. maturita (a bez maturity) vš (a maturita, a bez maturity) ské vzdělání v 81 případech ze 100 (73 % z nich rovnou na střední školu a 8 % z nich na vzdělání bez maturity) a na vysokou školu aspirují v 19 případech ze 100. Stejně jako průměrný a nadprůměrný kulturní kapitál, tak i vyšší zaměstnanecké postavení 186 Graf 3. Vzdelanostní aspirace podle typu rodiny, pohlaví a vzdělávacích zdrojů 100 -| 90 80 70 60 50 40 - 30 20 10 - j:- r. ľj-rJin^ '!.»■» ■ II úplná rodina, chlapec neúplná rodina, dívka neúplná rodina, chlapec IlnHHlitlP ■■■■ii iiilil lllllllllll IlIIII llllllll lit ■in ■■■■ 118 Slili WH llllllll III IIIHIIII lili ■imiir ■■■■ ■■■■■■■I ™lliL Kjjj]M§pUimiI^BBW^p ppU^f 11 li emu M ii n o 8- 10 0 2 4 6 8 10 0 2 4 6 Vzdělávací zdroje v rodině (škála 0 až 1) 10 o í bez maturity I maturita (a bez maturity) vš (a maturita, a bez maturity) rodičů zvyšují vzdelanostní aspirace. Výjimkou je pátý kvintil zaměstnaneckého postavení: bez ohledu na pohlaví a kulturní kapitál rodiny, y níž vyrůstají, podíl dětí aspirujících na vysokou školu z tohoto kvintilu je v průměru asi o 2 % menší než podíl dětí aspirujících na vysokou školu ze čtvrtého kvintilu. Graf 3 ukazuje, jak se na základě odhadnutého logitového modelu mění vzdelanostní aspirace žáků 9. tříd základních škol u dívek a chlapců podle typu rodiny, v níž vyrůstají, a podle vzdělávacích zdrojů v rodině.22 Největší podíl dětí, které chtějí skončit se vzděláním bez maturity, pochází z neúplných rodin, kde nejsou žádné nebo jsou jen minimální vzdělávací zdroje. Chlapců z neúplných rodin chce takto skončit 14,1 %, dívek 8,9 %. Srovnáme-li podíly chlapců, kteří usilují o vysokou školu s podíly dívek, jež usilují o vysokou školu, můžeme konstatovat, že v případě minimálních vzdělávacích zdrojů v rodině jsou tyto podíly stejné, pochází-li chlapec z úplné rodiny a dívka z neúplné rodiny. S růstem vzdělávacích zdrojů v rodině ovšem podíl dívek z neúplných rodin, které usilují o vysokou školu, roste strměji oproti chlapcům, kteří mají stejné aspirace, ovšem vyrůstají v úplné rodině. V tabulce 5 vidíme, jak se na základě odhadnutého logitového modelu mění zastoupení dívek a chlapců usilujících o různé vzdělání podle významu, který jejich 22 Škála proměnné vzdělávací zdroje byla pro účely tohoto grafu upravena do podoby 1 až 10, přičemž číslo 1 vyjadřuje žádnou nebo minimální velikost vzdělávacích zdrojů a číslo 10 maximální velikost vzdělávacích zdrojů. / 187 rodiče kladou na vysokoškolské vzdělání. V případě, že rodiče nepovažují vysokoškolské vzdělání za důležité, 13 % jejich dcer a 21 % jejich synů chce skončit se vzděláním bez maturity (76 % dcer a 73 % synů chce pak skončit s maturitou a 11 % dcer a 6 % synů usiluje o vysokoškolské vzdělání). Naopak v případě, že rodiče považují vysokoškolské vzdělání za zcela důležité, pouze 1 % jejich dcer a 2 % jejich synů bude usilovat o vzdělání bez maturity a 67 % jejich dcer a 53 % jejich synů bude aspirovat v deváté třídě základní školy na vysokoškolské vzdělání. Tabulka 5. Vzdelanostní aspirace podle pohlaví a významu, který kladou jejich rodiče na vysokoškolské vzdělání (v procentech) Význam vš vzdělání Vzdelanostní aspirace - dívky Vzdelanostní aspirace - chlapci bez maturity maturita vš bez maturity maturita vš zcela nedůležité 13 76 11 21 73 6 nepříliš důležité 6 72 22 10 76 14 docela důležité 2 50 48 - 3 62 35 zcela důležité 1 32 67 2 45 53 Konečně tabulka 6 ukazuje na základě odhadnutého logitového modelu efekt schopností na vzdelanostní aspirace dívek a chlapců podle významu, který jejich rodiče kladou na vysokoškolské vzdělání. Z dívek, jejichž rodiče považují vysokoškolské vzdělání za důležité a jejichž matematické schopnosti jsou nejvyšší (5. kvin-til), aspiruje na vysokou školu 85 % a 15 % z nich chce skončit se středoškolským vzděláním. Chlapců, jejichž matematické schopnosti jsou stejné a jejichž rodiče považují vysokoškolské vzdělání za velmi důležité, aspiruje na vysokoškolské vzdělání 76 %, se středoškolským vzděláním chce skončit 23 % z nich a se vzděláním bez maturity 1 %. V případě, že dívky svými matematickými schopnostmi naplňují první kvintil a jejich rodiče považují vysokoškolské vzdělání za zcela nedůležité, chce skončit bez maturity 31 % z nich, 65 % usiluje o maturitu a 4 % aspirují na vysokou školu. V případě chlapců se stejnými vlastnostmi usiluje 44 % z nich o vzdělání bez maturity, 53 % o maturitu a na vysokoškolské vzdělám aspirují 3 % těchto chlapců. 2.2.5. Třídní nebo sociálně-psychologické faktory podmiňující vzdelanostní aspirace Vrátíme-li se k odhadnutým koeficientům ordinální logistické regrese (model 4, tabulka 4) a srovnáme poměry šancí u jednotlivých proměnných, můžeme konstatovat, že nejsilněji na vzdelanostní aspirace (při kontrole ostatních proměnných v modelu) působí význam přikládaný vysokoškolskému vzdělání rodiči dětí (v tabulkách jako „vš význam"). Za touto proměnnou jsou patrně skryty praktiky a jednání, které rodi- 188 Tabulka 6. Vzdelanostní aspirace podle pohlaví, významu vysokoškolského vzdělání pro rodiče a matematických schopností žáků (v procentech) Význam vš vzdělání Matem, schopnosti Vzdelanostní aspirace - dívky Vzdelanostní aspirace - chlapci bez maturity maturita vš bez maturity maturita vš zcela nedůležité 1. kvintil 31 65 4 44 53 3 2. kvintil 19 73 8 29 66 5 3. kvintil 14 75 11 21 72 7 4. kvintil 9 74 17 15 75 10 5. kvintil 5 69 26 9 75 16 nepříliš důležité 1. kvintil 16 75 9 23 71 6 2. kvintil 9 74 17 15 75 10 3. kvintil 6 71 23 11 75 14 4. kvintil 4 64 32 7 72 . 21 5. kvintil 2 53 45 4 65 31 docela důležité 1. kvintil 5 69 26 9 75 16 2. kvintil 3 57 40 5 68 27 3. kvintil 2 50 48 3 62 35 4. kvintil 1 38 61 2 51 47 5. kvintil 1 26 73 1 39 60 velmi důležité 1. kvintil 3 55 42 5 66 29 2. kvintil 1 41 58 3 53 44 3. kvintil 1 33 66 2 45 53 4. kvintil 1 22 77 1 34 65 5. kvintil 0 15 85 1 23 . 76 če volí k tomu, aby dítě vysokoškolské vzdělání získalo. Koeficienty této proměnné převyšují koeficienty kulturního kapitálu nebo vzdělávacích zdrojů. To odpovídá poznatku, že kulturní kapitál a vzdělávací zdroje samy o sobě ještě nestačí k tomu, aby dítě bylo motivováno být ve škole úspěšné. Nutná je rodičovská podpora a investice rodičů do dětí na základě těchto zdrojů. Zkrátka vedení rodičů k tomu, aby dítě kulturní a vzdělávací zdroje zužitkovávalo. A za touto ochotou je patrně skryt význam, který rodiče vysokoškolskému vzdělání přikládají (více k tomu Katmák, 2004). Druhým nej silnějším faktorem, ovlivňujícím vzdelanostní aspirace (při kontrole ostatních proměnných), jsou schopnosti žáků indikované matematickým testem. Nadanější děti mají vyšší vzdelanostní aspirace i při kontrole zaměstnaneckého postavení rodičů a ostatních kulturních a sociálně-ekonomických proměnných. Talentovaný žák, bez ohledu na svůj sociálně-ekonomický původ, usiluje o vyšší vzdělání než méně talentovaný žák. Toto na první pohled triviální zjištění naznaču- 189 je, že součástí českého vzdělávacího systému není rigidní selekce podle třídního postavení, které by zatlačovalo do pozadí roli schopností dětí. Rozhodně to však neznamená, že přímý vliv sociálního (třídního) původu je zanedbatelný, ani to, že sociální původ nemá vliv na schopnosti dětí, které nakonec silně ovlivňují jejich aspirace. Model A v tabulce 7 ukazuje efekt zaměstnaneckého statusu ordinální logistické regrese na vzdelanostní aspirace při kontrole pohlaví. Model B k modelu A přidává proměnné: vzdělání otce a matky, kulturní kapitál a vzdelanostní zdroje v rodině. Dohromady se zaměstnaneckým statusem můžeme tyto proměnné považovat za součást třídního postavení. Srovnání odhadnutého vlivu zaměstnání na vzdelanostní aspirace v modelu A a v modelu B ukazuje, že dodatečné proměnné modelu B oslabují vliv zaměstnaneckého statusu na vzdelanostní aspirace (zvláště je to patrné v posledním kvintilu zaměstnaneckého postavení, kdy poměr šancí oslabuje z 6,90 na 2,22). To znamená, že efekt zaměstnaneckého postavení na vzdelanostní aspirace je z určité části zprostředkován kulturními faktory, které reprezentují vzdělání matky a otce, kulturní kapitál v rodině a velikost vzdělávacích zdrojů. Model C zachycuje vliv schopností na vzdelanostní aspirace při kontrole pohlaví. Model D k modelu C přidává význam připisovaný vysokoškolskému vzdělání rodiči dítěte. S třídním postavením tato proměnná souvisí jen nepřímo.23 Tato proměnná oslabuje efekt schopností na vzdelanostní aspirace (v pátém kvintilu matematiky oslabuje poměr šancí z 17,1 na 10,2). Toto zjištění naznačuje, že efekt schopností na vzdelanostní aspirace je z určité části kontextuálně podmíněn. I když děti s vyššími matematickými schopnostmi mají vyšší vzdelanostní aspirace, platí, že z určité části jsou jejich schopnosti výsledkem významu, který rodiče kladou na vysokoškolské vzdělání24 Model E v tabulce 7 ukazuje dohromady vliv všech proměnných z modelů A, B, C a D na vzdelanostní aspirace. Přidáním sociálně-psychologických proměnných z modelu D k proměnným indikujícím třídní postavení z modelu B oslabíme efekt těchto proměnných na vzdelanostní aspirace. Znamená to, že sociálně-psychologic-ké proměnné do značné míry zprostředkovávají vztah mezi třídními proměnnými a vzdělanostními aspiracemi. Naopak to ovšem také platí. Přidání třídních proměnných z modelu B k sociálně-psychologickým proměnným z modelu D oslabuje efekt těchto proměnných na vzdelanostní aspirace. Třídní proměnné hrají vedle sociálně-psychologických proměnných rovněž významnou roli ve formování vzdělanostních aspirací. A i když je efekt sociálně-psychologických proměnných na vzdelanostní aspi- 23 U žáků devátých tříd základních škol Spearmanovo p = 0,22 (a = 0,000) pro vztah mezi sociálně-eko-nomickým postavením rodičů a významem, který kladou na vysokoškolské vzdělání. 24 Podobný závěr, ovšem z jiných populací, srovnej např. Sewell, Hauser, 1975; Fraser, 1995; Chinyelu, 1995; Jacoby, Glauberman, 1995; Fischer et al., 1996; Kincheloe, Steinberg, Gresson, 1996; Devlin, 1997; Gould, 1997. Všechny tyto práce ukázaly, že chytřejší děti nemají vyšší vzdelanostní aspirace proto, že díky svým schopnostem zvládají učivo lépe, ale proto, že jsou svým okolím (rodina a škola) více podporovány. 190 Tabulka 7. Efekty koeficientů u vybraných modelů ordinální logistické regrese pro vzdelanostní aspirace (bez maturity, maturita, vysoká škola) proměnná model A model B model C model D model E b P e» b P b P e" b P eb b P e» chlapec -0,45 0,000 0,64 -0,48 0,000 0,62 -0,65 0,000 0,52 -0,50 0,000 0,60 -0,57 0,000 0,56 úplná rodina - - - - - - - - - - - - - - zaměstnání (2) 0,55 0,000 1,74 0,32 0,036 1,38 - - - - - - 0,28 0,085 1,32 zaměstnání (3) 0,99 0,000 2,69 0,59 0,000 1,80 - - - - - - 0,41 0,011 1,50 zaměstnání (4) 1,56 0,000 4,75 0,8.3 0,000 2,28 - - - - - 0,71 0,000 2,03 zaměstnání (5) 1,93 0,000 6,90 0,80 0,000 2,22 - - - - - - 0,62 0,004 1,85 otec maturita - - - 0,33 0,003 1,39 - - - - - - 0,26 0,030 1,30 otec vš - - - 0,89 0,000 2,43 - - — - - - 0,48 0,012 1,61 matka maturita - - - 0,43 0,000 1,54 - - - ' - - - 0,26 0,036 1,30 matka vš - - - 0,85 0,000 < 2,34 - - - - - - 0,70 0,000 2,01 kulturní kapitál (+) - - - 0,35 0,003 1,42 - - - - - - 0,27 0,032 1,31 kulturní kapitál (++) - - - 0,56 0,000 1,75 - - - - - - 0,45 0,000 1,57 vzdělávací zdroje - - - 0,38 0,000 1,47 - - - - - - 0,22 0,008 1,24 vš význam (+) - - - - - - - 1,00 0,000 2,70 0,85 0,000 2,33 vš význam (++) - - - - - - - - 2,35 0,000 10,4 2,03 0,000 7,57 vš význam (+++) - - - - - - - - 3,14 0,000 23,2 2,74 0,000 15,5 matematika (2) - - - - - - 0,79 0,000 2,19 0,68 0,000 1,96 0,67 0,000 1,95 matematika (3) - - - - - - 1,37 0,000 3,93 1,09 0,000 2,99 1,00 0,000 2,73 matematika (4) - - - - - ■ - 2,14 0,000 8,49 1,73 0,000 5,63 1,52 0,000 4,56 matematika (5) - - - - - 2,84 0,000 17,1 2,32 0,000 10,2 2,03 0,000 7,57 race silnější než efekt třídních proměnných, musíme konstatovat, že diference ve vzdělanostních aspiracích u českých žáků devátých tříd jsou výsledkem kombinace obou typů těchto proměnných. Jak třídní charakteristiky, tak sociálně-psychologické charakteristiky ovlivňují podobu vzdělanostních aspirací v populaci českých žáků. 2.2.6. Závěr V této kapitole jsme se zabývali vzdělanostními aspiracemi žáků devátých tříd základních škol v České republice. Naše analýza ukázala^že vzdelanostní aspirace podmiňují jednak demografické charakteristiky žáků (u dívek lze očekávat vyšší vzdelanostní aspirace než u chlapců, děti pocházející z úplných rodin mají vyšší vzdelanostní aspirace než děti vyrůstající v neúplných rodinách), jednak zaměstnanecký status rodičů (čím vyšší zaměstnanecký status, tím vyšší vzdelanostní aspirace potomků, s výjimkou nej vyšších zaměstnaneckých pozic) a vzdělání rodičů (čím vyšší vzdělání rodičů, tím vyšší vzdelanostní aspirace dětí, přičemž vzdělání matky na aspirace působí silněji než vzdělání otce). Vzdelanostní aspirace také podmiňují kulturní a vzdělávací zdroje, které se v rodině nacházejí, a především to, zda rodiče považují vysokoškolské vzdělání za významné, a v neposlední řadě je podmiňují měřené (matematické) schopnosti žáků. V souladu s Goldthorpovou teorií jsme se pokusili objasnit důvody rozdílných vzdělanostních aspirací v závislosti na třídní příslušnosti. Tato teorie je zaměřena na zmapování bariér, které brání vyšším vzdělanostním aspiracím a ukazuje, že tyto bariéry v podobě třídních řezů jsou silnější pro velikost vzdělanostních aspirací, než je ochota a úsilí jedinců je překonat. V souladu se sociálně-psychologickým výkladem jsme se zaměřili na vzdelanostní aspirace jako na explanační proměnnou v teorii dosahování vzdělanostního a zaměstnaneckého statusu. Podle tohoto výkladu jsou vzdelanostní aspirace spolu s dalšími sociálně-psychologickými proměnnými zprostředkujícími faktory mezi sociálně-ekonomickým původem a dosaženým vzděláním. Autoři této teorie považují vzdělávací systém v posledních dekádách dvacátého století v moderních společnostech již za natolik otevřený, že úsilí, snaha, kulturní a rodičovská podpora jsou pro dosažené vzdělání více rozhodující než ekonomické bariéry související s třídními nerovnostmi. Při srovnání efektu jednotlivých proměnných podmiňujících vzdelanostní aspirace jsme zjistili, že význam, který rodiče přikládají vysokoškolskému vzdělání, společně se schopnostmi žáka nejsilněji determinují vzdelanostní aspirace. Analýza prokázala, že tyto faktory souvisejí s třídní pozicí rodičů, jejíž roli tudíž „skrytě" posilují, ale současně působí i nezávisle, což efekt třídního původu na aspirace žáka potenciálně oslabuje. Kladou-li rodiče velký význam na vysokoškolské vzdělání a/nebo je-li jejich potomek (v matematice) talentovaný, lze očekávat, že jeho vzdelanostní aspirace budou vysoké bez ohledu na to, jaký je sociálně-ekonomický status rodiny. Tento závěr naznačuje, že z hlediska vzdělanostních aspirací je český vzdělávací sys- 192 tém poměrně otevřený - talentované děti (v oblasti matematiky) a/nebo děti motivované rodiči, při kontrole jejich ekonomického postavení, neváhají vyjadřovat vysoké vzdelanostní aspirace. V tomto ohledu se zdá být pro dosahování vzdělanostního statusu v České republice začátku první dekády jednadvacátého století přijatelnější sociálně-psychologický výklad (ovšem pouze z hlediska vyjadřovaných aspirací v deváté třídě základní školy). Faktory související s třídním postavením hrají ovšem také nezanedbatelnou roli v procesu formování vzdělanostních aspirací. Při kontrole sociálně-psychologických proměnných zůstává jejich efekt na vzdelanostní aspirace významný. Sociálně-psychologický výklad musí být tedy v oblasti formování vzdělanostních aspirací v České republice doplněn o třídní výklad. Sociálně-psychologické a třídní faktory dohromady ovlivňují vzdelanostní aspirace. A i když se zdá, že sociálně-psychologické faktory působí na vzdelanostní aspirace ve větší míře než třídní faktory, řetězec kauzálních vztahů mezi nimi zůstává otázkou pro další analýzu. 193 2.3. Víceletá gymnázia a jejich role v reprodukci vzdělanostních nerovností Petr Matějů a Jana Straková1 Průměrný počet let strávených ve škole se v dlouhodobé historické perspektivě postupně zvyšuje a rozdíl v počtu let školní docházky mezi nejníže a nejvýše vzdělanými se postupně zmenšuje. I když se v průběhu posledních desetiletí vyrovnaly rozdíly mezi muži a ženami a dostupnost vyššího vzdělání se výrazně zvýšila ve všech vrstvách společnosti, ve většině vyspělých zemí zůstává stupeň dosaženého vzdělání silně ovlivněn sociálním původem. Nerovnosti v přístupu k vyššímu vzdělání proto zůstávají ve většině zemí stěžejním tématem vzdělávací politiky. Přes řadu společných rysů se vliv sociálního původu a rodinného zázemí na nejvyšší dosažené vzdělání a jeho kvalitu ukazuje být v jednotlivých systémech různě silný a projevuje se různou měrou v jednotlivých fázích vzdělávacího procesu. Navíc se těžiště nerovností v různých zemích různou měrou přesouvá ze stupně dosaženého vzdělání na jeho kvalitu. Byla provedena řada analýz, které si kladly za cíl detailně popsat příčiny a mechanismy těchto vzdělanostních nerovností a navrhnout cesty k jejich odstranění. Tyto pokusy probíhaly na mezinárodní úrovni i v rámci vlastních výzkumných aktivit jednotlivých zemí. Přestože přinesly mnoho důležitých poznatků, na řadu otázek dosud neposkytly jednoznačné odpovědi. Nepodařilo se nalézt obecný model, který by dobře vysvětloval situaci v jednotlivých zemích se zřetelem k jejich vzdělávacím systémům a k jejich kulturním, sociálním a ekonomickým odlišnostem. Problematika výzkumu vzdělanostních nerovností tak zůstává stále aktuální, a to nejen v mezinárodní komunitě, ale i v České republice. Jedním z faktorů, které jsou ve vztahu ke vzniku vzdělanostních nerovností nejčastěji sledovány, je selektivita vzdělávacích systémů, v jejímž důsledku často dochází ke vzniku nerovností vzdělávacích příležitostí. Argument, že selekce žáků, zejména uskutečňuje-li se v časném věku, je sociálně disbiminační a přispívá k reprodukci vzniku nerovností v pozdějších fázích životního cyklu, přiměl řadu zemí k tomu, že od diverzifikovaného systému přešly k systému jednotnému. Ve většině evropských zemí i zemí OECD nedochází v současné době k první selekci ve vzdě- 1 Předchozí verze této kapitoly byla publikována v Sociologickém časopise (Matějů, P, Straková, J.: Role rodiny a školy v reprodukci vzdělanostních nerovností. Sociologický pohled na úlohu víceletých gymnázií ve světle výzkumu PISA 2000. Sociologický časopis - Czech Sociological Review, Vol. 39 (2003), No. 5, pp. 625-652). 194 lávacím systému dříve než ve 14 letech (OECD, 2002a; Key data of Education in Európe, 2002). Největší výjimku v tomto smyslu tvoří Rakousko a Německo, kde dochází k první selekci již v 10 letech. Přestože se většina zemí v posledních letech vydala cestou odstranění selektivity, mechanismus toho, jak selektivita systému podporuje vznik a reprodukci sociálních nerovností, nebyl ještě přesvědčivě popsán a doložen. Poznání v této oblasti významně posunul mezinárodní výzkum PISA (OECD, 2000), který zjišťoval vědomosti a dovednosti patnáctiletých žáků v matematice, přírodovědných předmětech a mateřském jazyce a podrobně mapoval i rodinné zázemí žáků. V tomto výzkumu dosáhly nejlepších výsledků země, které se vyznačovaly malou selektivitou systému a malou sociální podmíněností výsledků žáků. Naopak mezi zeměmi, které dosáhly nadprůměrných výsledků, byly pouze dvě země (Rakousko a Belgie), které se vyznačovaly vysokou selektivitou systému a zároveň vysokou sociální podmíněností výsledků žáků. Podle odborníků, kteří zpracovávali výsledky výzkumu PISA 2000 (OECD,i2002a), je klíčovým činitelem, který určuje míru sociální podmíněnosti výsledků žáků, věk selekce. Čím jsou žáci mladší, tím více o jejich dalším osudu rozhodují rodiče a nikoliv jejich vlastní zájmy a schopnosti. Rodiče s vyšším sociálně-ekonomickým statusem mají větší zájem o to, aby jejich dítě navštěvovalo výběrovou školu, a jsou ochotni vynaložit více energie, aby bylo dítě do takové školy přijato. Rozdíly mezi žáky navštěvujícími „dobré školy" a žáky navštěvujícími „špatné školy" se během studia dále posilují díky faktu, že na dobrých školách dochází k ovlivnění dobrými a motivovanými žáky a na špatných školách je tomu naopak. Dobré školy mají zpravidla také lepší učitele a více finančních prostředků. Zdá se, že selektivní systém již pouhou existencí volby zvyšuje aspirace rodičů nadaných žáků a snižuje aspirace rodičů nenadaných žáků. Všichni již jakoby předem vědí, kam v systému patří a co mohou od školy očekávat. Selektivní systémy umožňují školám a učitelům snadno se zbavit neprospívajícího žáka tím, že ho přeloží do „horší" školy. Neselektivní systémy to zpravidla neumožňují, a tak je škola nucena vynaložit více energie na to, aby žák své studijní výsledky zlepšil. Heterogenní složení žáků nutí učitele k tomu, aby používali ve výuce takové metody, které zohledňují individuální potřeby a možnosti jednotlivých žáků. Jiné studie však ukazují, že ani jednotná škola nemusí být zárukou odbourání sociálně podmíněných nerovností. Hodně záleží i na tom, jaké jsou vzdělávací programy a výukové metody a do jaké míry se připouští přežívání méně otevřených forem selekce (viz například OECD, 1997b). Jak ukážeme dále, český vzdělávací systém se ve všech srovnávacích studiích jeví jako vysoce selektivní. Z hlediska věku první selekce se zpravidla řadí hned za Rakousko a Německo s udávaným věkem 11 let, který vymezuje přechod žáků pátého ročníku na víceletá gymnázia. Tento údaj nicméně nezohledňuje skutečnost, že první přijímací zkoušky skládají české děti již v osmi letech, když se ucházejí o přijetí do jazykových škol. Kdybychom se odvinuli od této skutečnosti, neměla by Česká republika v porovnání věku první selekce konkurenci. Česká republika se 195 rovněž vyznačuje vysokým procentem žáků vzdělávaných odděleně ve zvláštních školách.2 Skutečnost, že český vzdělávací systém ve srovnání se vzdělávacími systémy vyspělých zemí svou strukturou více přispívá ke vzniku velkých vzdělanostních nerovností, se opakovaně potvrdila v řadě výzkumů zaměřených na zjišťování vědomostí a dovedností žáků. Ve výzkumu IEA TIMSS byla Česká republika zemí s největším rozdílem mezi žáky posledních ročníků gymnázií a středních odborných škol a učilišť (VÚP, 1997). Ve výzkumu PISA byla Česká republika opět jednou ze zemí, ve které byly shledány velké rozdíly ve vědomostech žáků jednotlivých škol na úrovni základní i střední školy a zároveň jejich velmi silná sociální podmíněnost (Straková a kol., 2002). Psychologové dále soudí, že prvky podporující selektivitu nesou i metody výuky a přístup k žákům běžný na našich školách (např. Nováčkova, 2001). Frontální, akademicky orientovaná výuka nedovolí části žáků uplatnit se ve škole, zažít úspěch a má, silný demotivační účinek zejména v souvislosti s tím, že se českým dětem dostává ve škole velmi malé individuální podpory a péče ze strany jejich učitelů (Straková a kol., 2002).3 Selektivita českého vzdělávacího systému se projevuje v řadě aspektů. V této kapitole se zaměříme na problematiku víceletých gymnázií, o kterých se v této souvislosti hovoří jako o jednom z nevýznamnějších zdrojů reprodukce sociálních nerovností v přístupu k vyššímu vzdělání. Provést solidní analýzu tohoto fenoménu je o to důležitěj ší, že se j edná o téma, na které j e velmi citlivá j ak politická reprezentace, tak velká část české veřejnosti. Jsme přesvědčeni, že věcnému pohledu na tento problém brání zkratové závěry a nánosy mýtů a protichůdných politických prohlášení. Bez věcně správné analýzy však nebude možné formulovat účinnou vzdělávací politiku zaměřenou na velké a pravděpodobně rostoucí vzdelanostní nerovnosti v České republice. 2.3.1. Krátký historický exkurz Víceletá gymnázia vstoupila do českého vzdělávacího systému po roce 1989 v návaznosti na tradici předválečného školství. Bylo na ně nahlíženo jako na instituci, která bude garantovat výchovu kvalitní elity a zajistí tak kontinuitu české vzdělanos- 2 Spolu s Nizozemskem je jedinou evropskou zemí, kde se více než 5 % žáků se speciálními vzdělávacími potřebami vzdělává odděleně od většinové populace (Key data ofEducation in Europe, 2002). S přijetím nového školského zákona dochází k přejmenování zvláštních škol na školy základní se speciálním programem. Budoucnost ukáže, zda toto opatření bude pouze formální či zda skutečně povede k větší prostupnosti a následnému snížení podílu žáků vzdělávaných odděleně od většinové populace. 3 Kurikulární reforma zakotvená v novém školském zákoně proklamuje důraz na rozvoj klíčových kompetencí, který, kdyby byl naplněn v praxi, by s sebou nutně nesl změnu výukových metod a postupů i větší individualizaci výuky. Vzhledem k tomu, že reforma není podpořena osvětou ani odpovídajícím vzděláváním pedagogů, je velmi nepravděpodobné, že bychom mohli tento efekt v blízké době na českých školách pozorovat. 196 ti. Málokdo si v té době uvědomoval, že už v době první republiky považovali přední pedagogové víceletá gymnázia za přežitý typ zařízení vnášející do systému prvek segregace, který byl již tehdy považován za nežádoucí a odporující demokratickým principům a snaze všech národů po integraci. V období meziválečném a v období těsně po druhé světové válce považovali čeští pedagogičtí teoretici za hlavní úkol školské politiky nahradit segregaci diferenciací, která umožní každému žákovi plně rozvinout své schopnosti ve společnosti všech svých vrstevníků. Tento cíl, ve své době mimořádně pokrokový a v celosvětovém měřítku výjimečný, nicméně socialistický školský systém nenaplnil a místo diferencovaného vzdělání zohledňujícího individuální potřeby jednotlivých žáků zavedl jednotnou školu (Příhoda, 1947). Poptávka po víceletých gymnáziích se v průběhu 90. let 20. století postupně zvyšovala. Nej vyšší odchod dětí do víceletých gymnázií byl zaznamenán v letech 1997/1998, kdy žáci víceletých gymnázií tvořili více než 10 % populačního ročníku. Poté, co ministerstvo školství začalo počet míst ve víceletých gymnáziích regulovat, došlo opět k mírnému poklesu na přibližně 9 % populačního ročníku. Zhruba stejné procento populačního ročníku odchází po skončení základní školy na gymnázium čtyřleté. Dostupnost čtyřletých gymnázií je vyšší než dostupnost gymnázií víceletých. V přijímacím řízení na čtyřletá gymnázia uspěje 65 % uchazečů, v přijímacím řízení na víceletá gymnázia pouze 45 %. Zájem o tento typ vzdělání i jeho dostupnost se liší v různě velkých obcích (ÚTVy 2000,2001). Výzkumy vědomostí a dovedností žáků a podmínek výuky v různých oblastech vzdělávání opakovaně ukazují, že žáci víceletých gymnázií celkově dosahují lepších výsledků než žáci běžných základních škol. Nicméně 5-10 % jejich žáků nedosahuje ani výsledků, které odpovídají průměrným výsledkům celé populace (TIMSS 1999; PISA 2000), což odporuje rozšířené představě, že na víceletých gymnáziích studují výlučně mimořádně nadané děti. Na víceletých gymnáziích jsou v naprosté většině používány stejné výukové metody jako na základních školách, převládá frontální výuka zaměřená na faktografii. Víceletá gymnázia dlouho dostávala od státu více peněz na jednoho žáka než základní školy, mají kvalifikovanější a lépe placené učitele, panuje zde bezpečnější prostředí než na základních školách (Straková, 2001). V průběhu 90. let si na odchod dětí na víceletá gymnázia začali stěžovat pedagogové ze základních škol. Argumentovali snížením úrovně žáků, snížením motivace a následným zhoršením výuky na základních školách. Tato skutečnost byla opakovaně zmiňována ve výročních zprávách České školní inspekce. Na závažnost této problematiky byli tvůrci české školské politiky upozorněni rovněž v souvislosti se zveřejněním zprávy examinátorů Organizace pro hospodářskou spolupráci a rozvoj v roce 1995. Úkolem examinátorů bylo podrobně se seznámit s českým vzdělávacím systémem a jeho fungováním a navrhnout doporučení k jeho zefektivnění. Examinátoři konstatovali značnou selektivitu českého vzdělávacího systému, v jejímž důsledku poměrně malá část populace dosahuje kvalitního všeobecného vzdělání. Jako řešení navrhovali zrušit víceletá gymnázia a zavést společný druhý stupeň základních škol, který by vnitřní diferenciací umožnil reagovat na odlišné vzdělávací potřeby jednotlivých žáků. 197 Proti existenci víceletých gymnázií uváděli examinátoři následující důvody: víceleté gymnázium konkuruje běžným základním školám a zbavuje je nadaných žáků. Vzhledem k tomu, že dobří učitelé vždy následují nadané děti, vzniká zde nebezpečí, že se základní škola stane jakousi druhořadou školou a bude následně transformována v instituci, která připravuje žáky pouze pro odborné vzdělávání. Víceleté gymnázium vnáší nerovnováhu do celého systému čtyřletého maturitního studia. V budoucnu bude zejména těžké udržet status čtyřletého gymnázia jako přípravky pro univerzitní studium, protože víceleté gymnázium se stane žádanější cestou k tomuto typu vzdělání. V situaci, kdy je ve školství nedostatek finančních prostředků, je problematické koncentrovat je ve školách, které vybírají děti pocházející z rodin společenské a ekonomické elity. Nadané děti mohou být odpovídajícím způsobem vzdělávány efektivněji a lépe diferenciací výuky na druhém stupni základní školy, což umožní všem žákům dosáhnout maximálního vzdělání odpovídajícího jejich schopnostem (OECD, 1996). V roce 1999 navštívili examinátoři Českou republiku ještě jednou, aby posoudili, do jaké míry byla navrhovaná doporučení realizována. MŠMT ČR doporučení o zrušení víceletých gymnázií neakceptovalo a dále setrvalo na stanovisku, že víceletá gymnázia poskytují skupině nejnadanějších dětí vzdělání, které základní školy nejsou schopny realizovat. Stanovisko vycházelo z „implicitního a široce sdíleného přesvědčení, že nadprůměrné vzdělání je geneticky omezeno a že se intelektuální elitě na rozdíl od dřívější nivelizující politiky má dostat segregovaného náročnějšího vzdělání v co nejranějším věkovém období, jak tomu bylo v předválečné éře. Rovnoprávný přístup k vyšším úrovním vzdělání a sociální soudržnost nejsou dosud považovány za nezbytné principy české vzdělávací politiky" (UIV, 1999a). K problematice víceletých gymnázií se vrátil o dva roky později Národní program rozvoje vzdělávání v České republice. Bílá kniha (MŠMT, 2001), který stanoviska examinátorů dále rozvinul. Deklaroval podstatné posílení druhého stupně základní školy, ke kterému dojde v důsledku postupného rušení šestiletých a osmiletých gymnázií. Do jejich prvních ročníků neměli být žáci přijímáni od roku 2002. Personální a prostorové kapacity využívané na víceletých gymnáziích pro nižší ročníky měly být přesunuty do čtyřletých vzdělávacích programů, kterými by v budoucnu mělo procházet asi 25 % populace. Dokument se rovněž vyjadřoval ke škodlivosti selekce: „ Sociologové považují selekci dětí do víceletých gymnázií za sociálně nespravedlivou, protože se v ní více než skutečné intelektuální schopnosti dětí odrážejí zvýhodnění daná vzdelanostní, ekonomickou a sociální pozicí rodiny, z níž děti pocházejí (tzv. kulturní kapitál) "-MŠMT, 2001, s. 48. Jedním z hlavních cílů vzdělávací politiky podle tohoto dokumentuje „zajištění skutečně spravedlivého přístupu ke vzdělávacím příležitostem tak, aby byly uspokojeny všechny vzdělávací potřeby společnosti, aby každý její člen měl možnost nejen si najít vlastní vzdělávací cestu, ale i později — v průběhu života —ji měnit. Znamená to svobodnou volbu vzdělávací cesty i instituce, přístup k potřebným informacím, především však vytvoření odpovídajících vzdělávacích příležitostí a forem pro všechny podle jejich schopností, požadavků 198 i potřeb. Požadavek spravedlivého poskytování vzdělávacích příležitostí však znamená mnohem více než překonání materiálních překážek (např. systémem stipendií a podpor), tedy nerovnosti v ekonomickém postavení. Je nutné překonávat znevýhodnění dané rozdílnou sociálně-kulturní úrovní a uplatňovat odpovídající kompenzační mechanismy (vyrovnávací akce), aby vzdělávací systém jen dále nereprodukoval existující nerovnosti" (MŠMT, 2001, s. 17). Ačkoliv program byl schválen vládou v únoru 2001, velká většina opatření, která navrhoval, nebyla dosud realizována, aniž se pokračovalo v odborně založené diskusi k hlavním problémům, které měly být tímto programem řešeny. Navrhované opatření týkající se víceletých gymnázií narazilo na odpor českých vzdělanců a v důsledku toho od něj MŠMT ČR záhy ustoupilo.4 Domníváme se, že jeden z důvodů, proč byla diskuse o tomto bodě programu spíše emotivní než věcná a proč ze správných závěrů o stavu věcí byly nakonec formulovány návrhy opatření na odstranění spíše důsledků než vlastních příčin tohoto stavu, což nakonec vedlo k jejich odmítnutí, byla skutečnost, že nebyl k dispozici dostatek kvalitních argumentů, které by dokládaly, jakou funkci víceletá gymnázia v systému vlastně plní a jaké jsou důsledky jejich existence. Tato kapitola si klade za cíl přispět k zaplnění této mezery. Naše ambice tedy nejsou ani v rovině obecné teorie nerovností, ani si neklademe příliš vysoké metodologické cíle. Chceme, aby naše úvahy a výsledky naší analýzy byly srozumitelné zejména těm, kteří se budou muset touto otázkou zabývat v rovině vzdělávací politiky. Má-li se totiž diskuse k vývoji vzdělanostních nerovností v České republice pohnout z místa, je třeba se vydat více směry najednou, tj. jak k akademickým cílům, tak k formulaci problémů a v neposlední řadě i cílů vzdělávací politiky. Jakkoliv mezi těmito strategiemi nemůže být zásadní diskrepan-ce, závěry této kapitoly by měly posloužit spíše k otevření věcné diskuse k tomuto problému a k formulaci cílů vzdělávací politiky v České republice. Česká sociologie zůstává právě zde hodně dlužna, aniž by však bylo možné říci, že v rozvoji teorie vzdělanostních nerovností je na tom o mnoho lépe. 2.3.2. Otázky a hypotézy O značné selektivitě našeho školského systému svědčí řada výzkumů. Dosud zveřejněné analýzy z rozsáhlého srovnávacího projektu PISA, na kterém participovalo 27 zemí (OECD, 2002), ukazují, že: 4 Víceletá gymnázia zachovává i nový školský zákon. Záměr vyrovnat vzdělávací šance mezi žáky základních škol a víceletých gymnázií demonstruje MŠMT ČR některými dílčími, víceméně fonnálními opatřeními (například přidává vyučovací hodiny do základních škol, žákům víceletých gymnázií zařazuje do kurikula pracovní vyučování, uvažuje o zavedení postupové zkoušky mezi nižším a vyšším gymnáziem, která bude ekvivalentem přijímacího řízení do čtyřletého gymnázia). Raná selekce tedy zůstává v systému i nadále, a to i přesto, že je v přímém rozporu s Národním programem rozvoje vzdělávání. 199 1. Část variance ve výsledcích testů čtenářských schopností (dále jen „výsledky testů") všech patnáctiletých žáků, kterou lze vysvětlit rozdíly mezi jednotlivými školami, patří u nás k nejvyšším v zemích OECD (s 52 % jsme na sedmém místě za Belgií, Německem, Maďarskem, Rakouskem, Polskem a Řeckem, průměr OECD činí 36 %).5 2. Vliv sociálně-ekonomického profilu školy (tj. průměrného sociálně-ekonomické-ho a kulturního statusu žáků školy) na výsledky v testech je u nás v relaci k ostatním zemím ještě vyšší: v tomto ohledu patříme ke čtyřem zemím s nejvyšší hodnotou (za Německem, Rakouskem a Belgií).6 První otázka, kterou si musíme položit, se týká „příspěvku" víceletých gymnázií k celkové hladině rozdílů ve výsledcích testů mezi jednotlivými školami. Otázka tedy zní: Jakou část rozptylu ve výsledcích testů mezi jednotlivými školami lze připsat existenci víceletých gymnázií? Jako minimalistickou lze vyslovit hypotézu, že variance mezi školami v měřených výsledcích testů, kterou lze připsat na vrub víceletých gymnázií, představuje statisticky významnou část celkové variance. Za realistickou však lze považovat hypotézu, podle které podíl celkové variance vysvětlené existencí víceletých gymnázií převyšuje podíl variance vysvětlené ostatními relevantními faktory. Druhá otázka se týká sociální selektivity víceletých gymnázií a její úlohy ve vytváření rozdílů v měřených dovednostech žáků mezi jednotlivými školami. Odpovědět na tuto otázku vyžaduje analýzu ve třech krocích: 1. V první řadě je třeba ukázat, jak velký je vliv sociálně-ekonomického a kulturního statusu výchozí rodiny na výsledky v testech. 2. Dále je třeba zjistit, jaká část vlivu sociálního původu na výsledky testů se realizuje prostřednictvím víceletých gymnázií v důsledku jejich sociální selektivity. Pokud se jedná o rozhodující část vlivu, je splněna první podmínka pro to, aby víceletá gymnázia fungovala jako nástroj zajišťující mezigenerační transmisi vzdělanostních nerovností. 3. Neméně důležité je ovšem odpovědět na otázku, jak velkou část variance ve výsledcích testů způsobenou existencí víceletých gymnázií lze naopak považovat za „přidanou hodnotu" školy (tj. do jaké míry jde o výsledek specifického přístupu školy a metod výuky). Pokud tato část variance bude statisticky významná a dostatečně velká a víceletá gymnázia budou dostatečně otevřena i dětem rodičů s nižším sociálně-ekonomickým a kulturním statusem, mohou být tyto školy chápány i jako nástroj umožňující vzestupnou vzdelanostní mobilitu. Tato hypotéza odpovídá populární představě, podle které víceletá gymnázia jsou pro „nadané a silně motivované děti" bez ohledu na jejich původ a rodinné zázemí. 5 OECD, 2002, s. 49 a tabulka ke grafu 2.5. « OECD, 2002, s. 51 a tabulka ke grafu 2.6. 200 Dosavadní znalosti o fungování víceletých gymnázií nás vedou k formulaci následujících hypotéz: Hl. Vliv sociálně-ekonomického a kulturního statusu výchozí rodiny na výsledky v testech je významný i po kontrole vlivu typu školy (základní škola, víceleté gymnázium) a dalších relevantních faktorů. H2. Víceletá gymnázia jsou hlavním zdrojem variance ve výsledcích v testech mezi školami. H3. Přidaná hodnota víceletých gymnázií je však velmi malá, tj. lepší výsledky v testech jsou v mnohem větší míře způsobeny příznivějším sociálním původem žáků víceletých gymnázií než tím, že by v průběhu studia na víceletém gymnáziu docházelo k rozvoji schopností žáků ve větší míře než na základní škole. Třetí okruh otázek se týká vzdělanostních aspirací a role víceletých gymnázií v jejich uskutečňování. Nedávno provedená analýza vývoje nerovností v šancích na dosažení vysokoškolského vzdělání (Matějů, Řeháková, Simonová, 2003) prokázala, že vliv sociálního původu na šanci vystudovat vysokou školu po roce 1989 se ve srovnání s předchozím obdobím zvětšil. Zdrojem těchto nerovností se přitom ukázala být spíše socizůně-ekonomická než sociálně-kulturní dimenze sociálního původu (zvětšil se efekt sociální třídy otce, zatímco vliv vzdělání otce zůstal stabilní). Růst nerovností byl způsoben zejména zhoršením relativních šancí dětí pocházejících z rodin méně kvalifikovaných manuálních pracovníků.7 To znamená, že růst nerovností v přístupu k vysokoškolskému vzdělání negativně zasáhl poměrně velký segment sociální struktury.8 Je velmi pravděpodobné, že na tomto vývoji se podílela i vysoká selektivita základního a středního školství, konkrétně velké rozdíly ve vzdělanostních aspiracích u žáků různých typů škol a následně i jejich různé šance na přijetí na vysokou školu. Ačkoliv intuitivně se zdá být zřejmé, že tomu tak je, skutečný efekt typu školy na studijní plány nebyl zatím předmětem hlubších analýz. Výsledky šetření žáků základních škol a jejich rodičů (PIRLS 2001) však ukazují, že rodiče usilují o přijetí svých dětí na víceleté gymnázium v první řadě proto, že se domnívají, že tím zvýší pravděpodobnost jejich úspěchu v přijímacím řízení na vysokou školu. Tento důvod uvádí největší část (64,3 %) z rodičů žáků 4. ročníků, kteří se chystají přihlásit své dítě na víceleté gymnázium, přičemž pro 33,4 % je tento důvod nej důležitější. Předpoklady dítěte a lepší příležitost k jejich rozvoji uvádí jako důvod pouze 40,2 % rodičů. Odpovědi rodičů uvádíme v tabulce 1 ? 7 V nejmladší věkové skupině vstupující na vysoké školy po roce 1989, ve které byl zřetelný růst nerovností identifikován, tento sociální původ charakterizoval více než 30 % respondentů. 8 Sociální skupina, která zůstává pozadu (nekvalifikovaní či nízko kvalifikovaní dělníci) představovala v roce 1994 zhruba 30 % ekonomicky aktivní populace mužů (otců). 9 Výzkum PIRLS zjišťoval čtenářskou gramotnost žáků 4. ročníků základních škol. K zmapování rodinného zázemí žáků používal žákovské a rodičovské dotazníky. Výzkumu se zúčastnilo celkem 3 220 žáků, kteří reprezentovali celou populaci žáků 4. ročníků základních škol. Rodičovské dotazníky vyplnilo celkem 84,8 % rodičů. 21,3% rodičů uvedlo, že hodlá po absolvování 5. ročníku přihlásit své dítě na víceleté gymnázium. 201 Tabulka 1. Důvody pro přihlášení dítěte na víceleté gymnázium (procentuální podíl rodičů, kteří uvedli daný důvod jako nej důležitější, PIRLS 2001) Nej důležitější důvod pro přihlášení dítěte na víceleté gymnázium % rodičů Nespokojenost se základní školou, do které dítě dochází 1,8 Bezpečnější prostředí víceletého gymnázia 0,7 Kvalitnější učitelé na víceletém gymnáziu 4,2 Lepší vybavení víceletého gymnázia 2,1 Po absolvování víceletého gymnázia lepší šance pro přijetí do dalšího studia 33,4 Lepší příležitost pro rozvoj nadání dítěte 21,4 Víceleté gymnázium umožní dítěti pobyt ve společností stejně nadaných dětí 5,6 Dobrá zkušenost se studiem starších sourozenců dítěte na víceletém gymnáziu 0,9 Snaha mít otázku přechodu na střední školu vyřešenu co nejdříve 4,1 Přání dítěte studovat na víceletém gymnáziu 25,8 Zdroj: PIRLS V tomto kontextu je tedy třeba se ptát, zda žáci víceletých gymnázií aspirují na studium na vysoké škole významně častěji než žáci jiných typů škol, a to i po kontrole vlivu sociálně-ekonomického a kulturního statusu výchozí rodiny a výsledků v testech. Neméně důležitá je otázka, zda existuje významný ,Jcumulativní efekt" sociálního původu a studia na víceletém gymnáziu na formování vzdělanostních aspirací a studijních plánů. Hypotézy pro analýzu odpovídající těmto otázkám mohou být formulovány následujícím způsobem: H4. Žáci víceletých gymnázií aspirují na studium na vysoké škole mnohem častěji než žáci jiných typů škol, a to i po kontrole vlivu sociálně-ekonomického a kulturního statusu výchozí rodiny a výsledků v testech. H5. Kumulativní efekt sociálního původu a studia na víceletém gymnáziu na vzdelanostní aspirace je statisticky významný a velmi silný. H6. Víceletá gymnázia fungují jako nástroj vzestupné vzdelanostní mobility především v důsledku jejich sociálního složení, které vytváří příznivější klima pro formování postojů ke vzdělání a vzdělanostních aspirací. 2.3.3. Data, proměnné a metody analýzy Komparativní část analýzy byla provedena na mezinárodním souboru z projektu PISA 2000 (Programme for International Student Assessment).10 Analýza role víceletých gymnázií byla provedena na českém souboru, ve kterém na rozdíl od meziná- 10 Mezinárodní datový soubor z výzkumu PISA 2000 je volně ke stažení na adrese www.pisa.oecd.org. Dokumentace k souboru je rovněž volně ke stažení jako pdf soubor: http://wwwl.oecd.org/publica-tions/e-book/9602021E.pdf. 202 rodního souboru zůstaly proměnné umožňující identifikovat jednotlivé typy škol. Cílem projektu PISA je pravidelně (v tříletých intervalech) monitorovat vědomosti a dovednosti žáků v mateřském jazyce, v matematice a v přírodovědných předmětech. První fáze výzkumu se uskutečnila v roce 2000 a věnovala zvýšenou pozornost oblasti mateřského jazyka, kde se zkoumala schopnost žáků pracovat s textem (čtenářská gramotnost). Do výzkumu se zapojily všechny členské země OECD s výjimkou Turecka a Číny, dále Rusko, Lotyšsko, Brazílie a Lichtenštejnsko. V rámci výzkumu řešili žáci po dobu 120 minut testové úlohy, které měly uzavřenou i otevřenou podobu, a vyplňovali šedesátiminutový dotazník zjišťující domácí zázemí žáků, podmínky a průběh výuky a vztah žáků ke škole a k testovaným předmětům. Součástí výzkumu byl rovněž dotazník pro ředitele škol, který se dotazoval na charakteristiky pedagogického sboru, výchovné a materiální problémy školy, kritéria pro hodnocení žáků a rozdělení zodpovědností a pravomocí. Výzkum byl zaměřen na žáky narozené v kalendářním roce 1984, kteří se v českém vzdělávacím systému nacházeli zejména v 9. a v 10. ročníku školní docházky. Vzorek byl stratifíkován podle typu škol (zvláštní školy, základní školy, učební obory a střední školy bez maturity, učební obory a střední odborné školy s maturitou, gymnázia čtyřletá, gymnázia víceletá). Výběr vzorku probíhal dvoustupňové: nejprve byly vybrány náhodně školy v každém stratu, následně byli náhodně vybráni žáci těchto škol. V ČR se výzkumu zúčastnilo celkem 5 365 žáků z 229 škol. Úvodní srovnávací analýzu hlavních různých zdrojů variance ve výsledcích dosažených v testech čtenářských dovedností jsme uskutečnili pouze na vybraných zemích OECD. Pro analýzu role víceletých gymnázií v České republice jsme původní soubor všech patnáctiletých žáků11 redukovali pouze na ty žáky, kteří ještě nepřekročili hranici druhého stupně základního vzdělání (tj. ISCED = 2). V analýze zůstali jen žáci ve věku 15 let, kteří navštěvovali buď základní školu, nebo odpovídající ročníky víceletých gymnázií (tj. z analýzy byli vyloučeni žáci středních škol v desátém roce školní docházky a žáci zvláštních škol).12 Pro ověření vlivu zřizovatele školy byla v některých analýzách použita proměnná rozlišující školy na „stárni" a „soukromé". Sociální původ studentů byl definován tak, aby jednotlivé relevantní proměnné reprezentující sociální původ (vzdělání matky, vzdělání otce, sociálně-ekonomický status povolání otce, resp. matky a kulturní dimenze životního stylu rodiny)13 vstoupily do jediné syntetické proměnné optimalizující korelaci s příslušnou závisle pro- 11 Tento soubor měl před vážením 5 365 případů, po vážení na celou populaci představoval 125 639 žáků. 12 Analytický soubor měl před vážením 2 105 případů, po vážení na celou populaci představoval 55 849 žáků, z toho 49 473 na základních školách a 6 375 na víceletých gymnáziích. 13 Vzdělání otce i matky bylo definováno klasifikací ISCED (celkem 6 stupňů), sociálně-ekonomický status rodiny byl definován pomocí mezinárodního indexu sociálně-ekonomického statusu (ISEI) povolání otce (v případě, že v rodině nebyl otec, bylo použito povolání matky), kulturní dimenze životního stylu rodiny byla definována jako vážený odhad ze tří položek zjišťujících vybavení domácnosti předměty kulturní povahy (klasická literatura, poezie, umělecké předměty). Informace o proměnné CULTPOSS a o metodě jejího výpočtu viz OCED, 2002b, s. 32. 203 měrnou (výsledky v testech). Odhad faktorových skóre (factor score coefficients) proměnné SESOPT byl proveden aplikací tzv. MIMIC modelu, který umožňuje stanovit regresní koeficienty určující endogenní latentní proměnnou strukturního modelu, o které se předpokládá, že působí na jednu nebo více závisle proměnných.14 Model, kterým byly odhadnuty faktorové skóre, je uveden v diagramu 1 a příslušné koeficienty jsou v tabulce 2. Pro některé analýzy byla spojitá proměnná SESOPT převedením na kvintily transformována na kategorizovanou proměnnou (SESOPT5). Pokud se v analýzách pracuje s výsledky žáků v testech, východiskem byla proměnná WLEREAD, která byla vytvořena jako vážený věrohodnostní odhad (weight-ed likelihood estimate) z položek testů.15 Na některých místech se pracuje s kategorizovanou proměnnou READ5, která vznikla transformací WLEREAD na kvintily. Vzdelanostní aspirace žáků byly zjišťovány následující otázkou: ,Jaké nejvyšší vzdělání bys chtěl(a) v budoucnu získat?" Tato proměnná byla aplikována buď v původní16, nebo v transformované podobě identifikující ty žáky, kteří vyjádřili přání studovat na vysoké škole (0 = ne, 1 = ano). Velikost sídla byla kategorizována na pět skupin: do 3 000, 3 000-15 000,15 000-100 000,100 000-1 000 000, nad 1 000 000 obyvatel. Základní distribuční charakteristiky použitých proměnných jsou uvedeny v příloze (tabulka AI). 2.3,4. Výsledky analýzy Ačkoliv cílem této kapitoly není mezinárodní srovnání, je třeba mít základní představu o rozsahu problému, kterému se budeme v naší analýze věnovat. K tomuto účelu jsme provedli srovnání zdrojů variance výsledků v testech čtenářské zdatnosti (proměnná WLEREAD) ve všech zemích, které participovaly na projektu PISA 2000. Jednoduchá vícerozměrná analýza rozptylu, jejíž výsledky jsou uvedeny v tabulce 3, ukazuje, že mezi porovnávanými zeměmi nejsou zásadní rozdíly v efektu sociálně--ekonomického a loilturního zázemí žáků (SESOPT), ale právě v efektu školy (rozdíly v testech čtenářské zdatnosti mezi jednotlivými školami). Rozdíly v efektu školy přitom zůstávají i po kontrole vlivu sociálně-ekonomického a kulturního zázemí žáků. Pokud jde o postavení České republiky v tomto srovnání, je evidentní, že vliv sociálně-ekonomického a kulturního zázemí žáků není u nás o mnoho vyšší než ve většině vyspělých zemí (zde jsme dokonce pod průměrem), což ovšem nelze říci o efektu školy, kde jsme nad průměrem (na šestém místě z jednatřiceti zemí). Tato 14 Vlastnosti MIMIC modelu popsali Jôreskog and Sôrbom (1989, s. 142); různými metodami optimalizace faktorových skóre latentní proměnné (tzv. svazek koeficientů, sheaf coefficienť) se zabývá především práce P. Whitta (1986). 15 Viz dokumentace k souboru (OECD, 2002b). 16 Kategorie odpovědí byly: 1. základní škola; 2. střední odborné učiliště bez maturity nebo střední odborná škola bez maturity; 3. konzervatoř; 4. střední odborné učiliště s maturitou; 5. střední odborná škola s maturitou; 6. gymnázium; 7. vyšší odborná škola; 8. vysoká škola. 204 Tabulka 2. Parametry MIMIC modelu pro vypočet hodnot proměnné SESOPT: nestandardi-zované (B) a standardizované (beta) regresní koeficienty a) Česká republika Parametr beta B standardní chyba gll (FAMISEI -> SESOPT) 0,297 1,000 - gl2 (FEDUC -> SESOPT) 0,333 17,931 3,941 gl3 (MEDUC -> SESOPT) 0,345 19,191 3,355 gl4 (CULTPOSS -> SESOPT) 0,407 20,518 3,174 b21 (SESOPT H> WLEREAD) 0,428 0,845 0,109 b) Všechny státy (spojený soubor) Parametr beta B standardní chyba gll (FAMISEI -> SESOPT) 0,470 1,000 - gl2 (FEDUC -> SESOPT) 0,187 4,728 0,258 gl3 (MEDUC ->■ SESOPT) 0,381 9,745 0,274 gl4 (CULTPOSS ->• SESOPT) 0,368 13,218 0,362 b21 (SESOPT -»• WLEREAD) 0,358 0,972 0,016 - * Seznam všech států je uveden v tabulce 3 Diagram 1. MIMIC model pro sociálně-ekonomický a kulturní status rodiny (SESOPT) optimalizovaný vůči dosaženým výsledkům v testech čtenářské schopnosti (WLEREAD) CULTPOSS X b21 J 1 WLEREAD naše pozice se nijak podstatně nemění ani po kontrole vlivu sociálně-ekonomického a kulturního statusu rodiny žáka. Tato analýza je však spíše ilustrativní, neboť zahrnuje všechny patnáctileté žáky ve všech typech škol, bez ohledu na tzv. stupeň, což v případě České republiky znamená nejen žáky základních škol a víceletých gymnázií, ale také prvních ročníků klasických čtyřletých gymnázií, středních odborných škol, středních odborných učilišť atd. Jedno se však zdá být již z tohoto výsledku patrné: v našem školském systému je ve srovnání se systémy v jiných zemích patrná silnější tendence nerovnosti ve 205 Tabulka 3. Podíl variance výsledky testů čtení (WLEREAD) vyčerpané školou (SCHOOLID) a sociálním a kulturním původem (SESOPT)* v zemích participujících na projektu PISA 2000 (v % celkové variance) Země Škola SESOPT Škola po kontrole SESOPT Maďarsko 56,1 47,3 34,4 Polsko 55,1 43,2 41,6 Lichtenštejnsko 53,0 85,1 40,3 Belgie 51,1 51,2 38,2 Německo 49,8, 51,7 34,5 Česká republika 48,3 44,2 33,5 Mexiko 47,8 52,7 29,8 Itálie 47,1 44,4 38,4 Francie 45,7 54,8 32,6 Rakousko 45,4 46,1 35,1 Řecko 43,8 52,6 32,8 Švýcarsko 42,3 56,5 28,6 Nizozemsko 41,4 57,5 33,1 Brazílie 40,0 50,1 27,5 Portugalsko 35,0 45,9 23,6 Rusko 34,5 33,5 26,9 Lucembursko 32,1 65,2 15,8 Korea 30,6 44,0 24,3 Lotyšsko 28,8 38,0 22,5 USA 25,7 50,0 15,6 Spojené království VB 23,7 44,5 13,6 Austrálie 20,3 54,9 11,2 Španělsko 19,5 47,0 10,0 Irsko 17,6 48,9 12,1 Nový Zéland 17,5 55,2 12,3 Kanada 17,5 22,9 12,8 Dánsko 17,4 55,7 11,8 Norsko 13,3 53,0 10,6 Island 10,8 48,7 8,4 Finsko 10,8 43,9 9,7 Švédsko 10,3 48,0 6,9 Celkem ** 33,3 49,6 23,5 * Proměnná SESOPT vypočtená z parametrů MIMIC modelu odhadnutých ze spojeného souboru všech zemí (viz diagram 1 a tabulka 2b) ** Nevážený průměr (tzv. country mean) 206 vědomostech a dovednostech žáků, které jsou způsobeny jejich rozdílným rodinným zázemím, spíše zvětšovat než působit na jejich zmenšování. Rozdíly mezi školami ve výsledcích v testech u nás patří k největším v zemích OECD bez ohledu na to, zda kontrolujeme vliv sociálně-ekonomického a kulturního zázemí žáků či nikoliv. Pokud jde o roli víceletých gymnázií v utváření sociální selektivity, na kterou se zde soustřeďujeme, musíme v první řadě ukázat, jak na výsledky v testech (WLEREAD) a vzdelanostní aspirace (přání studovat na vysoké škole - VS_ASP) působí sociálně--ekonomieký a kulturní status výchozí rodiny (SESOPT). Neuškodí znovu připomenout, že od této chvíle se soustřeďujeme pouze na ty patnáctileté žáky, kteří ještě nepřekročili hranici povinné školní docházky, tj. jsou buď žáky osmé či deváté třídy základní školy, nebo odpovídajících ročníků víceletého gymnázia. Jak jsme již uvedli, pouze takto definovaná populace může být základem skutečně porovnatelných výsledků. Druhá otázka, kterou jsme si položili, se týkala podílu variance ve výsledcích v testech, kterou lze vysvětlit existencí víceletých gymnázií. Příslušná hypotéza zněla^ že víceletá gymnázia jsou hlavním zdrojem variance ve výsledcích v testech mezi školami. Výsledky uvedené v tabulce 4 umožňují konstatovat, že víceletá gymnázia hrají roli, kterou jsme očekávali. Variance ve výsledcích v testech vysvětlená rozdíly mezi školami představuje 27 % celkové variance, z čehož pouze necelá tři procenta lze přičíst rozdílům mezi velikostními kategoriemi sídel (SETSIZE). Tabulka 4. Analýza rozptylu výsledků v testech Model Proměnné ^mod df S&ISSM[%] SS>/SSmoi[%] 1 39 337 10 791 X 51 823 X X SCHOOLID X 10 791 106 ' 27,43 100,00 39 337 10 791 X 51 823 X X 2 SETSIZE X 1 074 4 2,73 9,95 SCHOOLID X 9 717 102 24,70 90,05 39 337 10 791 X 51 823 X XX 3 SETSIZE X 1 074 4 2,73 9,95 VG X 4 660 1 11,85 43,18 SCHOOLID X 5 057 101 12,86 46,86 39 337 12 997 X 51 823 X X SETSIZE X 1 074 4 ^2,73 8,26 4 SESOPT5 X 5 165 4 13,13 39,74 VG X 2 854 1 7,25 21,96 SCHOOLID X 3 903 101 9,92 30,03 Poznámka: Celková variance a odpovídající stupně volnosti jsou po odečtení efektu konstanty (1 242 825, df= 1). Součty čtverců (5S2) jsou součty čtverců tzv. I. typu, tj. variance způsobená každým z efektů je počítána z variance, která zbývá po odčerpání variance způsobené proměnnými, které v modelu předchází. 207 Jakmile však do analýzy vstoupí proměnná rozlišující mezi základními školami a víceletými gymnázii (VG), variance vysvětlená rozdíly mezi školami klesne na polovinu (z 25 na 13 %). To znamená, že víceletá gymnázia skutečně představují jeden z hlavních zdrojů rozdílů v měřených dovednostech žáků mezi jednotlivými školami. V souladu s hypotézou o vysoké sociální selektivnosti víceletých gymnázií, jako zřejmě dominantním faktoru vysvětlujícím výrazně větší úspěch jejich žáků v testech, je i výsledek analýzy rozptylu uvedený v posledním bloku tabulky 4, ze kterého plyne, že po odčerpání variance způsobené sociálně-ekonomickým a kulturním statusem výchozí rodiny (SESOPT5) vliv variance vysvětlené existencí víceletých gymnázií podstatně klesne (z 13 na 7 %). Ačkoliv se zatím pohybujeme pouze v deskriptívni rovině analýzy, výše uvedené výsledky svědčí ve prospěch prvních tří hypotéz. Názornou představu o rozdílu mezi základními školami a víceletými gymnázii a o roli sociálně-ekonomického a kulturního statusu výchozí rodiny poskytují grafy 1 a 2. Závislost výsledků v testech na sociálně-ekonomickém a kulturním statusu výchozí rodiny na základních školách (graf 1, korelace 0,382) je větší než na víceletých gymnáziích (graf 2, korelace 0,189). Celkově nižší úroveň závislosti výsledků v testech na sociálním původu u žáků víceletých gymnázií však na první pohled může plynout z celkově větší koncentrace hodnot obou proměnných (WLEREAD a SESOPT) do vyšších úrovní. To samozřejmě snižuje společnou varianci obou proměnných. Graf 1. Souvislost mezi výsledky v testech (WLEREAD) a sociálně-ekonomickým a kulturním statusem výchozí rodiny (SESOPT) - základní školy 800 □ □ □ D a □ □ 200 Rsq = 0,1464 0 100 200 300 400 SESOPT Základní školy 208 Graf 2. Souvislost mezi výsledky v testech (WLEREAD) a sociálně-ekonomickým a kulturním statusem výchozí rodiny (SESOPT) - víceletá gymnázia 800 400 300 200 _ dan □ a 100 200 SESOPT Víceletá gymnázia 300 Rsq = 0,0360 400 Přísnější test vlivu sociálně-ekonomického a kulturního statusu výchozí rodiny jak na individuální rovině, tak na úrovni školy (průměrná hodnota této proměnné ve škole),17 byl proveden pomocí vícerozměrné regresní analýzy (tabulka 5). Vliv sociálně-ekonomického a kulturního statusu rodiny (SESOPT) je podle očekávám masivní. V souladu s výsledky předchozí analýzy se ukazuje, že je zhruba dvakrát silnější na základních školách (0,589/0,009) než na víceletých gymnáziích (0,243/0,021). Naopak efekt sociálního profilu školy (SES_AG, průměrná hodnota SESOPT ve škole) je mnohem silnější na víceletých gymnáziích (0,481/0,070) než na základních školách (0,387/0,018). Uvedené výsledky tedy na první pohled podporují představu, podle které se na lepších výsledcích žáků víceletých gymnázií v testech podílí mimo jiné i „sociální klima" plynoucí z celkově příznivějšího sociálního a kulturního původu žáků. Rozhodně však zatím nemůžeme říci, že „přidaná hodnota" víceletých gymnázií je tak vysoká, jak se předpokládá, neboť lepší výsledky žáků víceletých gymnázií jsou do značné míry vysvětlitelné jejich vysokou selektivitou, a tudíž sociální homogenitou škol a tříd. Druhá sada hypotéz se týkala vzdělanostních aspirací a jejich utváření pod vlivem sociálně-ekonomického a kulturního statusu výchozí rodiny, studijních předpokladů 17 Průměrná hodnota proměnné SESOPT na základních školách je 226,5 (standardní chyba 0,217), na víceletých gymnáziích 261,5 (standardní chyba 0,575). Rozdíl mezi průměry je statisticky významný na madině menší než 0,001. 209 Tabulka 5. Regresní analýza závislosti výsledků v testech (WLEREAD) na sociálně-ekono-mickém a kulturním statusu výchozí rodiny (SESOPT), průměrném sociálně-ekonomickém a kulturním statusu výchozí rodiny ve škole (SES_AG) pro hlavní typy škol Konstanta B SE beta t sig Všechny školy SES_AG SESOPT 178,4 0,819 0,529 3,099 0,016 0,008 0,240 0,289 57,581 52,403 63,248 0,000 0,000 0,000 Základní školy SES_AG SESOPT 257,3 0,387 0,589 3,547 0,018 0,009 0,107 0,330 72,548 21,592 66,646 0,000 0,000 0,000 Víceletá gymnázia SES_AG SESOPT 382,3 0,481 0,243 17,517 0,070 0,021 0,092 0,157 21,826 6,866 11,781 0,000 0,000 0,000 Tabulka 6. Podíly aspirujících na studium na vysoké škole ve skupinách definovaných kvin-tily sociálně-ekonomického a kulturního statusu výchozí rodiny (SESOPT) a výsledků v testech (WLEREAD). Procenta a adjustovaná residua. Typ školy SESOPT5 (kvintily SESOPT) 1 2 3 4 5 Celkem Základní školy 19,6 27,3 -52,9 42,2 -32,8 53,4 -1,5 74,6 21,0 42,9 68,3 Víceletá gymnázia 86,0 75,5 -3,4 82,0 -15,0 90,1 -10,7 ■ 99,2 -1,9 91,3 19,9 Typ školy READ5 (kvintily WLEREAD) 1 2 3 4 5 Celkem Základní školy 13,0 -73,9 31,2 -29,3 48,1 11,4 70,3 53,9 81,3 60,7 42,9 Víceletá gymnázia 100,0 2,4 68,7 -16,8 82,4 -10,9 90,5 -1,3 97,3 17,0 91,3 reprezentovaných výsledky v testech a typu školy. Výsledky analýzy uvedené v tabulce 6 potvrzují hypotézu, podle které: a) aspirace na studium na vysoké škole jsou mnohem vyšší u žáků víceletých gymnázií než u žáků základních škol (43 % v. 91 %); b) aspirace žáků víceletých gymnázií na studium na vysoké škole jsou ve srovnání se žáky základních škol mnohem méně závislé nejen na sociálně-ekonomickém 210 a kulturním statusu výchozí rodiny, ale dokonce i na studijních předpokladech (Spearmanovy korelační koeficienty jsou 0,392, resp. 0,280 pro SESOPT5, a 0,479, resp. 0,255 pro READ5, stejnou informaci poskytují hodnoty adjustovaných reziduí pro příslušná pole tabulky). Za pozornost stojí v první řadě na první pohled pozitivní fakt, že žáci víceletých gymnázií pocházející z rodin s poměrně nepříznivými charakteristikami sociálně-eko-nomického a tailturního statusu, kde vzdelanostní aspirace bývají zpravidla velmi nízké, aspirují na studium vysoké školy mnohem větší měrou než žáci základních škol. To by svědčilo o tom, že rodiče těchto dětí vnímají studium na víceletých gymnáziích jako účinnou strategii otevření vzdělanostních kariér a vzestupné mobility. Problém je ale v tom, že v důsledku velmi regulovaného, a tudíž velmi limitovaného počtu žáků víceletých gymnázií děti pocházející ze dvou nejnižších kvintilů sociálně-ekonomic-kého a kulturního statusu tvoří jen 15 % žáků víceletých gymnázií, zatímco děti pocházející ze dvou nejvyšších kvintilů reprezentují 70 % žáků těchto škol (tabulka 8). Tabulka 7. Podíly studujících na víceletých gymnáziích v jednotlivých skupinách definovaných kvintily sociálně-ekonomického a kulturního statusu výchozí rodiny (SESOPT) a výsledků v testech (WLEREÄD). Procenta a adjustovaná rezidua Proměnná Kvintíl 1 2 3 4 5 Celkem SESOPT 3,0 6,6 8,5 15,7 23,6 11,9 -31,0 -17,5 -11,7 12,8 44,9 WLEREAD 0,7 4,5 12,3 20,6 44,0 11,9 -9,3 -7,1 -U 3,2 16,4 Dalším pozoruhodným výsledkem je zjištění, podle kterého se žáci víceletých gymnázií od žáků základních škol naprosto zásadně liší v závislosti aspirací na studium vysoké školy na studijních předpokladech.18 Je nasnadě, že i za těmito výsledky je skryt vliv sociálního původu. Vezmeme-li žáky, kteří dosáhli ve výsledcích testů průměrných výsledků (horní dva kvintily), a podíváme-li se na jejich aspirace studovat na vysoké škole podle sociálního původu (graf 3), zjistíme, že na základních školách je vliv sociálního původu na aspirace v této skupině mnohem větší než na víceletých gymnáziích. Výsledkem je, že průměrně nadané děti z rodin s nižším sociálním statusem, které zůstaly na základní škole, aspirují na studium vysoké školy z 30 %, zatímco stejně nadané děti ze stejných sociálním poměrů, které přešly na víceleté gymnázium, aspirují na studium vysoké školy ze 67 %. Stejně velký roz- 18 Zde i dále v textu používáme pojem „studijní předpoklady" pro výsledky v testech čtenářských dovedností. Jsme si vědomi, že tato paralela není z technického hlediska přesná. Na druhé straně lze na základě konstrukce testů studijních předpokladů předpokládat, že studijní předpoklady jsou poměrně dobře predikovány právě výsledky v testech čtenářských dovedností. 211 Tabulka 8. Sociální složení studentů studujících na základních školách a víceletých gymnáziích podle skupin definovaných kvintily sociálně-ekonomického a kulturního statusu výchozí rodiny (SESOPT). Procenta a adjustovaná rezidua Typ školy Kvintil SESOPT 1 2 3 4 5 Celkem Základní školy 21,8 20,0 21,2 17,5 19,5 100,0 6,7 4,0 2,7 -2,8 -9,9 Víceletá gymnázia 5,1 10,2 14,3 24,5 45,9 100,0 -6,7 -A0 -2,7 2,8 9,9 díl existuje u středních vrstev (SES5 = 3). Průměrně nadané děti z této sociální skupiny, které zůstaly na základní škole, aspirují na studium na vysoké škole ze 46 %, pokud ovšem studují na víceletém gymnáziu, vysokou školu si přejí studovat ze 77 %. Všechny dosud diskutované výsledky naznačují, že kumulativní efekt sociálního původu a studia na víceletém gymnáziu na vzdelanostní aspirace, a tudíž i na pozdější šance na přijetí ke studiu na vysoké škole je velmi silný, rozhodně silnější než „vyrovnávací" Či „mobilitní" efekt, který by se mohl výrazněji projevit pouze za předpokladu, že by víceletá gymnázia umožňovala studium dětem s velmi dobrými studijními předpoklady bez ohledu na jejich sociální původ. Nakolik je obecnější hypotéza o fungování víceletých gymnázií přijatelná, se pokusíme ukázat na rozboru různých variant jednoduchého strukturního modelu, který zahrnuje všechny zatím uvažované proměnné: SES (sociálně-ekonomický a kulturní status výchozí rodiny - spojitá proměnná SESOPT), READ (měřené výsledky v testech čtení - spojitá proměnná WLEREAD), VG (typ školy - binární proměnná) a EDASP (přání studovat na vysoké škole - binární proměnná). Různé Graf 3. Žáci, kteří byli ve výsledcích testů průměrní (prostřední kvintil) a přitom aspirují na studium na vysoké škole podle sociálně-ekonomického statusu rodiny (SESOPT5) a typu školy (y %) 92.6 USES5= 1 +2 11SES5 = 3 HSES5 = 3 + 4 70.9 67.6 67.2 47 2 ■Hj 46.0 33.2 BiililB 30.1 "í"" - —'-!-—-)■-"-"—-■-■ .....""' I-—-—""""— Celkem Základní školy Víceletá gymnázia 212 varianty modelu vyjadřující odlišné hypotézy o roli víceletých gymnázií jsou uvedeny ve schématech 1 až 4. Protože všechny uvedené strukturní modely jsou saturovány {df= 0, x2 = 0), neposuzujeme je z hlediska jejich věrohodnosti (měřené chí-kva-drátem, tj. %2), ale z hlediska hodnot, kterých nabývají jednotlivé parametry podle toho, jaký směr působení jednotlivých efektů v modelu povolíme.19 První model (diagram 2) vyjadřuje hypotézu, podle které sociální status výchozí rodiny působí jak na výsledky v testech (SES -> READ), tak na aspirace studovat vysokou školu (SES -> ED_ASP). Je přirozené předpokládat, že sociální původ žáka má vliv na šanci studovat na víceletém gymnáziu (SES —> VG), jehož přidaná hodnota spočívá jak v dalším formování aspirací (VG —» EDASP), tak zejména v rozvoji studijních předpokladů (VG —> READ). Statisticky významné parametry tohoto modelu (viz tabulka A2 v příloze) potvrzují všechny tyto předpoklady. Znepokojující může být silný přímý efekt sociálně-ekonomického statusu na přijetí na víceleté gymnázium (0,27), nicméně 93 % variance proměnné VG zůstává modelem nevyčerpáno, což by svědčilo ve prospěch otevřenosti těchto škol a jejich zřetelného vlivu jak na výkon žáků v testech (0,30), tak na vzdelanostní aspirace (přímý efekt 0,145, celkový efekt 0,25). Druhý model (diagram 3), ve kterém dvě šipky reprezentující kauzální zřetězení mají ve srovnání s předchozím modelem obrácenou orientaci, představuje výrazně odlišnou hypotézu, podle které se studijní předpoklady formují v první řadě rodinným Diagram 2. Role víceletých gymnázií, model 1. Standardizované strukturní koeficienty (beta) SES 19 Modely byly testovány a parametry odhadovány pomocí programu AMOS. Do modelu vstupovala původní data ze SPSS souboru, na kterých se teprve generovala vstupní kovarianční matice. Uvedené parametry jsou ze standardizovaného řešení. 213 Diagram 3. Role víceletých gymnázií, model 2. Standardizované strukturní koeficienty (beta) ® | 0,17 / READ \ 0,42 / ■ \0,40 / °'27 / ^\ / \ 0,27 0,32 - SES ED_ASP*-{g) \ 0,08 / 0,18 \^ 1 0,19 * VG @ zázemím (SES -» READ) a stávají se jedním z hlavních zdrojů nerovností v šancích na přijetí na víceleté gymnázium (SES -» READ -> VG). Tento vliv sociálního původu je dále posilován přímým efektem sociálně-ekonomického původu na vzdelanostní aspirace (SES -> ED_ASP). Obě proměnné výrazně determinované sociálním původem (READ EDASP) posléze působí na šance studovat na víceletém gymnáziu (READ -> VG; EDASP -» VG). Centrální roli v tomto modelu tedy hrají aspirace na studium na vysoké škole, které jsou formovány jak příznivým sociálním původem, tak příznivými sradijními předpoklady. Podstatné je, že tento model zcela eliminuje vliv víceletých gymnázií jak na výsledky v testech, tak na vzdelanostní aspirace, tj. reprezentuje hypotézu o „nulové přidané hodnotě" víceletých gymnázií, která - podle tohoto modelu - prakticky jen „přenáší" vliv sociálního původu na budoucí vzdělávací dráhu. Tento model se od předchozího neliší celkovou vhodností, neboť oba modely jsou tzv. saturované (df=0). Rovněž celkové efekty sociálně-ekonomického původu jsou u obou modelů stejné. Tento model samozřejmě zvyšuje celkovou determinaci šancí na studium na víceletém gymnáziu. Hlavní význam tohoto alternativního modelu však spočívá v tom, že reprezentuje teoretickou hypotézu o fungování víceletých gymnázií, která je diametrálně odlišná od převažující představy o jejich roli. Jak již bylo řečeno, ani jeden z modelů nelze odmítnout.20 Ačkoliv parametry druhého modelu jsou celkově „ostřejší", nemáme zatím žádnou „endogenní"21 empi- 20 Na zaklade poměru věrohodnosti ani jiného kritéria nelze jednoznačně rozhodnout, kterému z modelů dát přednost. 21 Endogenní evidencí máme na mysli proměnné v daném datovém souboru, které by umožnily rozhodnout, který z modelů má blíže realitě. 214 riekou evidenci, která by nám umožnila mezi nimi rozhodnout. Z tohoto hlediska se jeví jako velmi důležité výsledky z projektu PIRLS, podle nichž téměř dvě třetiny rodičů dávají své dítě na víceleté gymnázium proto, aby zvýšili jeho šance pro přijetí do dalšího studia. Protože neexistuje možnost výsledky z projektu PIRLS zahrnout do vstupní matice strukturního modelu, nelze než konstatovat, že tato otázka zůstane otevřena do doby, než budou k dispozici údaje z longitudinálního projektu, který jsme v roce 2005 v návaznosti na šetření PISA 2003 zahájili.22 Data z výzkumu PIRLS uvedená v tabulce 1, podle kterých rodiče volí pro své děti víceletá gymnázia v první řadě proto, že tím usnadní jejich šance na přijetí na vysokou školu, naznačují, že druhý z modelů rozhodně není bez šancí na přijetí. 2.3.5. Závěry Cílem této kapitoly bylo přispět k objasnění úlohy, kterou hrají v našem vzdělávacím systému víceletá gymnázia. Soustředili jsme se zejména na otázku, do jaké míry fungují víceletá gymnázia jako nástroj vzestupné vzdelanostní mobility, respektive za jakých okolností by tak působit mohla. V této souvislosti jsme zjišťovali, jak studium víceletého gymnázia ovlivňuje rozvoj vědomostí a dovedností svých žáků a jejich aspirací na další vzdělání a jaké mechanismy působí na rozhodování o studiu dítěte na víceletém gymnáziu. Výsledky potvrdily, že víceletá gymnázia jsou hlavním zdrojem variance ve výsledcích žáků jednotlivých škol na úrovni povinné školní docházky, přičemž tuto varianci je do značné míry možné připsat rozdílům mezi základními školami a víceletými gymnázii v sociálně-ekonomickém a kulturním statusu rodin žáků. Výsledky analýzy tedy nepodporují rozšířenou představu, podle které víceletá gymnázia významnou měrou přispívají k rozvoji schopností žáků. Rozdíly ve výsledcích žáků na konci povinné školní docházky (tedy u žáků víceletých gymnázií v polovině studia) do značné míry pouze odrážejí rozdíly, které mezi žáky existovaly již v době vstupu části z nich do víceletých gymnázií. Navíc se ukazuje, že tyto rozdíly, pokud je lze připsat působení víceletých gymnázií, jsou v rozhodující míře vysvětlitelné odlišným rodinným zázemím jejich žáků (vysoká homogenita). Přidaná hodnota víceletých gymnázií, která by šla za vliv jejich specifické sociální skladby, je tedy mnohem menší, než se všeobecně předpokládá. Tato zjištění do značné míry zpochybňují hlavní argument pro existenci víceletých gymnázií, podle kterého tyto školy slouží efektivnějšímu rozvoji vědomostí a dovedností nadaných dětí. Aspirace žáků studujících na víceletých gymnáziích jsou ve srovnání s aspiracemi žáků základních škol méně závislé na rodinném zázemí a jsou i u žáků se špatnými výsledky velmi vysoké. Zjišťujeme tedy, že zatímco víceletá gymnázia ve srov- 22 Jedná se o projekt ekonomické, sociální a kulturní zdroje vzdělanostních nerovností a determinanty životního úspěchu: první fáze longitudinálního výzkumu" podpořený Grantovou agenturou České republiky. 215 nání se základními školami nemají zvýšený vliv na výkon žáků v testech zjišťujících jejich dovednosti, studijní aspirace žáků víceletých gymnázií jsou zřetelně větší. Analýza nám však neříká, zda se aspirace žáků formovaly v průběhu studia na víceletém gymnáziu či zda si je žáci do gymnázia už přinesli, respektive zda tyto aspirace byly právě příčinou, proč se žáci ke studiu víceletého gymnázia rozhodli. Bez ohledu na nezodpovězené otázky týkající se mechanismů rozhodování ukazují výsledky této práce poměrně přesvědčivě, že víceletá gymnázia nepůsobí jako nástroj vzestupné vzdelanostní mobility, jak se všeobecně předpokládá, ale spíše přispívají k mezigenerační reprodukci vzdělanostních nerovností. Na víceletých gymnáziích sice byla shledána podstatně menší závislost aspirací na rodinném zázemí i na výsledcích žáků, z této skutečnosti však profituje velmi málo žáků, neboť zastoupení žáků ze sociálně znevýhodněného prostředí je na víceletých gymnáziích velmi malé. Je však možné předpokládat, že kdyby se dostupnost studia na víceletém gymnáziu výrazně zvýšila a víceletá gymnázia by se otevřela pro žáky ze sociálně a kulturně znevýhodněného prostředí, mohl by tento typ školy působit jako nástroj vzestupné vzdelanostní mobility tím, že by u těchto žáků pozitivně ovlivňoval jejich aspirace na další vzdělání. Tento krok však v sobě skrývá mnohá nebezpečí. Naše analýza ověřila, že studium na víceletém gymnáziu jeho žákům z hlediska rozvoje jejich vědomostí a dovedností ani neškodí ani neprospívá, ale neříká nic o tom, zda odchod žáků na víceletá gymnázia škodí či prospívá žákům, kteří zůstali na základních školách. Rozhodnutí o otevření víceletých gymnázií většímu množství žáků by musela předcházet důkladná analýza dopadů, které má odchod žáků s lepším rodinným zázemím, a tedy i s vyšší úrovní vědomostí a dovedností na žáky, kteří zůstávají na základních školách, a seriózní odhad důsledků, které by mělo zvýšení počtu odcházejících žáků. 216 PŘÍLOHA Tabulka AI. Distribuce hlavních proměnných - 1. část Základní Víceletá Celkem školy gymnázia Celkem N 45 259 6 372 51 389 [%] 88,1 11,9 100,0 Sociální třída rodiny (sociální třída otce, pokud není k dispozici, třída matky Nekvalifikovaný dělník řádková % 93,2 6,8 100,0 sloupcová % 24,7 .13,2 23,3 Kvalifikovaný dělník řádková % 93,0 7,0 100,0 sloupcová % 35,4 19,8 33,6 Rutinní nemanuální pracovník řádková % 77,8 22,2 100,0 sloupcová % 9,1 19,2 10,3 Odborník řádková % 82,7 17,3 100,0 sloupcová % 30,8 47,8 32,8 Celkem řádková % 88,1 11,9 100,0 sloupcová % 100,0 100,0 100,0 Kvintily SESOPT 1. kvintil řádková % 96,9 3,1 100,0 sloupcová % 21,9 5,1 19,9 2. kvintil řádková % 93,3 6,7 100,0 sloupcová % 19,4 10,3 18,3 3. kvintil řádková % 91,4 8,6 100,0 sloupcová % 20,8 14,4 20,0 4. kvintil řádková % 84,2 15,8 100,0 sloupcová % 17,9 24,8 18,7 5. kvintil řádková % 76,6 23,4 100,0 sloupcová % 20,1 45,4 23,1 Celkem řádková % 88,1 11,9 100,0 sloupcová % 100,0 100,0 100,0 Kvintily WLEREAD 1. kvintil řádková % 99,5 0,5 100,0 sloupcová % 24,9 1,0 22,0 2. kvintil řádková % 96,6 3,4 100,0 sloupcová % 25,2 6,6 23,0 217 Tabulka Al. Distribuce hlavních proměnných - pokračování Základní Víceletá Celkem školy gymnázia 3. kvintil řádková % 90,6 9,4 100,0 sloupcová % 20,6 15,9 20,1 4. kvintil řádková % 83,4 16,6 100,0 sloupcová % 17,4 25,5 13,3 5. kvintil řádková % 63,3 36,7 100,0 sloupcová % 11,9 51,0 16,6 Celkem řádková % 88,1 11,9 100,0 sloupcová % 100,0 100,0 100,0 VS_ASP (aspirující na studium na vysoké škole) 1 = ano řádková % 77,6 22,4 100,0 sloupcová % 42,9 91,3 48,7 WLEREAD průměr 478,4 574,2 489,8 standardní 82,9 69,8 87,1 odchylka SESOPT průměr 226,51 261,5 230,68 standardní 46,4 45,1 47,6 odchylka Tabulka A2. Vybrané parametry strukturních modelů 1 a 2 Model 1 (diagram 2) Efekt Standardizovaný Nestandardizovaný SE CR Přímý SES H> VG 0,270 0,002 0,00 12,373 SES H> READ 0,336 0,617 0,037 16,567 SES ED_ASP 0,252 0,003 0,000 12,229 READ ->■ ED_ASP 0,347 0,002 0,000 16,190 VG->READ 0,301 73,868 4,974 14,852 VG ED_ASP 0,145 0,202 0,028 7,162 Celkový SES VG 0,270 0,002 X X SES -> READ 0,418 0,767 X X SES H> EDASP 0,436 0,005 X X VG EDASP 0,250 0,348 RSQ: VG = 0,073, READ = 0,259, ED_ASP = 0,338 218 Model 2 (diagram 3) Efekt Standardizovaný Nestandardizovaný SE CR Přímý SES H> VG 0,081 0,001 0,000 3,447 SES -» READ 0,418 0,767 0,038 20,258 SES -> ED_ASP 0,271 0,003 0,000 13,147 READ -> ED_ASP 0,396 0,002 0,000 19,246 READ -> VG 0,268 0,001 0,000 10,293 ED_ASP ->• VG 0,177 0,127 0,018 7,162 Celkový SES -> VG 0,270 0,002 X X SES -» READ 0,418 0,767 X X SES ->■ ED_ASP 0,436 0,005 X X VG ->■ ED_ASP 0,000 0,000 RSQ: VG = 0,189, READ = 0,174, ED_ASP = 0,320 219 2.4. Přechod žáků na střední školy: diskrepance mezi nabídkou a poptávkou a jejich důsledky Daniel Munich, Jan Mysliveček1 Přechod patnáctiletých žáků na střední školu může být z hlediska jejich budoucí ekonomické a společenské kariéry jedním z nejzásadnějších kroků v životě. Střední škola může předurčit budoucí profesní kariéru, dosažené vzdělání, společenské postavení a rozhled atp. Případný nesoulad, tj. diskrepance mezi intelektuálními předpoklady, ambicemi a dalšími dispozicemi žáka a jeho rodiny na straně jedné a charakterem střední školy, na kterou se žák dostane, na straně druhé, hrají významnou roli. V tomto ohledu je důležitá nejen volba školy, ale také to, z jaké nabídky škol v daném místě je možno vybírat a nakolik předvídatelný je výsledek. Soukromé a společenské náklady, finanční i sociální, plynoucí z případných dis-krepancí mezi nabídkou a poptávkou ve vzdělávacím sektoru, mohou být vysoké. Nejen proto je analýza diskrepancí důležitá. Jde také o to, že diskrepance mohou existovat, aniž by byly patrné z běžně sledovaných statistik, protože statistiky nepostihují přihláškami nepodloženou poptávku po školách. Přesto bylo této tematice dosud věnováno poměrně málo pozornosti, a to nejen v ČR. Setření PISA 2003 umožňuje dosud nej věrohodnější vhled do problematiky diskrepancí, neboť šetření bylo soustředěno také na skupinu žáků, kteří realizovali přechod na střední školu. Setření PISA obsahuje potřebné informace nejen o typech škol, ale i o intelektuálních schopnostech žáků a názorech samotných rodičů. Naše empirická analýza v této kapitole ukazuje na existenci poměrně velkých diskrepancí mezi poptávkovou a nabídkovou stranou středoškolského vzdělání v ČR. V první sekci této kapitoly podáváme přehled základních aspektů českého středního školství, které při formování diskrepancí mohou hrát roli. V druhé sekci pojednáváme o obecném problému alokace, produktivity a vzniku nerovností ve vzdělávacím systému a ve třetí sekci rozvádíme podrobnosti alokačního mechanismu. V sekci čtvrté prezentujeme výsledky analýzy a na závěr naše poznatky shrnujeme. 1 Autoři působí na CERGE-EI, společném pracovišti Univerzity Karlovy a Akademie věd ČR. Kontakty: daniel.munich@cerge-ei.cz, jan.myslivecek@cerge-ei.cz, www.cerge-ei.cz. Poděkování za užitečné připomínky patří jak autorům ostatních kapitol, tak Štěpánu Jurajdovi, Karlu Jandovi, Oldřichu Botlíkovi a Haně Ripkové. Za případné nedostatky či chyby nesou plnou odpovědnost pouze autoři. 220 2.4.1. Střední školství v České republice Základní charakteristikou středních škol v ČR je jejich typ rozlišující střední odborná učiliště (SOU), střední odborné školy (SOŠ) a gymnázia (GYM).2 Podle publikace Vojtěch, Festova, Sukup (2005) byly v roce 2002 podíly žáků nastupujících do prvních středoškolských ročníků 38,3 % (SOU), 43,8 % (SOŠ) a 17,9 % (GYM). Existuje samozřejmě celá řada dalších charakteristik škol, avšak typ školy je v českém středním školství charakteristikou nejvýznamnější. Typ školy předurčuje přístup k dalšímu vzdělání a jeho zaměření, pracovní kariéru a následně společenské a ekonomické postavení jednotlivce, a tedy formuje společensko-ekonomické nerovnosti budoucí dospělé populace. Učňovské školy se od škol poskytujících úplné střední vzdělání s maturitou liší nižší intelektuální náročností studia a mnohem větším důrazem na manuální profesní dovednosti. Tato základní odlišnost je patrná i ve výsledcích v testování PISA 2003. Graf 1 ukazuje distribuci výsledků žáků prvních ročníků středních škol podle jejich typu v jednotlivých testech. Ve všech čtyřech testech je patrné systematické rozdělení žáků v typech škol podle jejich intelektuálních předpokladů. Překryv distribucí je poměrně velký, obzvláště v testu řešení problémů. Velká část české odborné veřejnosti sdílí přesvědčení, že učiliště představují vhodnou vzdělávací příležitost pro tu část absolventů základních škol, kteří nemají dostatečné kompetence ke studiu na středních školách s maturitou. Často se však vedou debaty, zda mezi učni není stále příliš mnoho žáků, kteří mají dostatečné kompetence ke studiu na středních školách s maturitou.3 Významnou charakteristikou učňovského vzdělání je totiž skutečnost, že představuje slepou kolej dalšího vzdělávání. Ačkoliv vyučení mohou získat maturitu dodatečně,4 v praktické rovině jich to činí jen velmi malé procento a podíl zaměstnanců s učňovským vzděláním, kteří se účastní dalšího vzdělávání, je minimální.5 Přitom specifická míra nezaměstnanosti absolventů učilišť dlouhodobě dosahuje velmi vysokých hodnot, které vynikají 2 V dalším textu a tabulkových přílohách pro jednoduchost používáme označení SOŠ zahrnující všechny střední odborné školy a střední odborná učiliště s maturitou a označení SOU zahrnující všechny odborné školy a učiliště bez maturity. Tímto se mírně odlišujeme od oficiální terminologie, která pod termín SOŠ zahrnuje i malé procento škol bez maturity a pod termín SOU zahrnuje i malé procento odborných učilišť s maturitou. 3 Systém učilišť zažil velký rozvoj v 70. a 80. letech 20. století, kdy byl vzdělávací systém a plánování absolventů součástí centrálního plánování. Industriálne založené socialistické hospodářství nedostatečně vybavené kapitálem a technologiemi se do velké míry spoléhalo na manuální práci odpovídajícím způsobem vzdělané pracovní síly. Významnou roli v rozvoji učilišť hrála samozřejmě i komunistická ideologie oslavující manuální práci a dělnickou třídu. 4 Viz kapitola 2.5. této monografie. 5 Podle ČSÚ (2004) je „účast v neformálním vzdělávání vysoká zejména u respondentů s vysokoškolským stupněm vzdělám (24,8 % všech osob s vysokoškolským vzděláním) a u osob se středním vzděláním s maturitou (15,1 %). Podstatně méně se účastní neformálního vzdělávání vyučení a středoškoláci bez maturity (7,7 %)". 221 obzvláště ve srovnání s mírou nezaměstnanosti absolventů ostatních typů středních škol.6 Vysoká nezaměstnanost absolventů učilišť je zřejmě kombinací různých efektů. V souhrnu existuje mnoho indicií se domnívat, že v ČR existuje výrazný převis nabídky učňovského vzdělání nad poptávkou.7 Střední odborné školy, z nichž naprostá většina j e zakončena maturitou, j sou typické poměrně úzkým zaměřením svého lairikula. Ačkoliv v posledních patnácti letech došlo k výraznému rozšíření zaměření jednotlivých oborů, MSMT ČR stále eviduje stovky skupin oborů středních škol. Odborné vzdělání však má v zemi dlouhou historickou tradici, která je spojena i s vysokým podílem průmyslu a i v současnosti poměrně vysokým a stabilním podílem zaměstnanosti v průmyslu. Je to však především vysoký podíl žáků na SOŠ, díky kterému patří ČR v rámci OECD k zemím s nej-vyšším podílem absolventů s alespoň úplným středním vzděláním (OECD, 2001b). Vysoký podíl studijních míst na SOŠ a SOU jde samozřejmě na úkor studijních příležitostí se všeobecným kurikulem, kde dominují gymnázia. Přes celou řadu změn, které se v našem školství od roku 1989 udály,8 zůstává podíl absolventů všeobecných vzdělávacích programů v ČR v rámci všech zemí OECD extrémně nízký.9 Malý podíl míst na gymnáziích měl své opodstatnění v socialismu, kdy bylo vysokoškolské studium dopřáno přibližně pouze každému desátému žákovi z věkového ročníku. Nejen že koncem 80. let 20. století v ČR padly ideologické bariéry rozvoje vysokého školství, ale v téže době již byly v tržních ekonomikách nastartovány ekonomické trendy předznamenávající dlouhodobý nárůst ceny lidského intelektuálního kapitálu a poptávky po něm.10 Zatímco dříve bylo možno považovat středoškolské vzdělání za dobrý standard, dnes se za něj považuje nižší terciární vzdělání. Celosvětově rostoucí role terciárního vzdělání byla jedním z hlavních stimulů růstu poptávky po gymnáziích i u nás, nehledě na to, že toto studium vytváří lepší předpoklady k dalšímu vzdělávání, ať již formálnímu, nebo v rámci zaměstnání. 6 Festova (2004) uvádí, že specifická míra nezaměstnanosti absolventů učilišť (bez maturity) v dubnu 2004 byla 23,2 % a v některých učňovských oborech byla ještě výrazně vyšší. U čerstvých absolventů SOŠ s maturitou byla míra nezaměstnanosti 15 % a u gymnazistu pouhých 6,1 %. 7 Učňovské vzdělání není dostatečně flexibilní a v důsledku nízké rezidenční mobility často dochází k prostorovému nesouladu mezi strukturou nabídky a poptávky, a to především v méně urbanistických oblastech. Mladí vyučení mají také sklon a dispozice k výraznější participaci v sektoru šedé ekonomiky. Konečně, koupěschopná poptávka firem po učňovské práci často dostatečně nepřevyšuje výši sociálních dávek. 8 Negativní postoj komunistické ideologie k vysokoškolskému vzdělání a inteligenci se sice postupně z oficiální rétoriky vytrácel, avšak v praktické rovině byl stále patrný. V roce 1989/1990 byl podíl absolventů gymnázií na všech absolventech 15,8 %, podíl maturantů 45 %. Podíl studentů nastupujících na univerzity (pozor, pouze určitou část představovali čerství absolventi středních škol) byl 17,2 % všech absolventů v daném roce. To také vysvětluje nízký podíl vysokoškolsky vzdělané populace v ČR, který byl na konci 80. let 20. století pouhých 11 %. 9 OECD, 2001b (s. 142 a 145) uvádí, že na sekundární úrovni má Česká republika nejnižší podíl žáků ve všeobecných programech (19,8 %) ze všech zemí OECD (průměr 49,4 %). 10 Detailní empirickou analýzu rostoucích výnosů ze vzdělání v ČR v 90. letech 20. století lze nalézt v publikacích Mílnich, Švejnar, Terrell (2005), Můnich, Terrell, Švejnar (2005), Jurajda (2003), Večerník (2001), Chase (1998) a celosvětové srovnání výnosů ze vzdělání v publikaci Psacharopoulos, Patrinos (2004). 223 Můnich (2004) ukazuje, že v roce 1998 se 90 % gymnazistu hlásilo alespoň na jednu vysokou školu, zatímco mezi absolventy SOŠ to bylo jen 50 %. V konečném výsledku se 58 % absolventů gymnázií dostalo na vysokou školu oproti pouhým 18 % absolventům SOŠ. Celková pravděpodobnost přijetí absolventa gymnázia na vysokou školuje tedy téměř třikrát vyšší než u absolventů SOŠ.11 Munich (2004) ukazuje, že lepší výsledky gymnazistu jsou jen částečně způsobeny tím, že lepší žáci na gymnázia již vstupují. Dále také ukazuje, že gymnazista mají výrazně větší pravděpodobnost dostat se na poprávanej ší vysoké školy.12 Situace by samozřejmě vypadala jinak, kdyby vysoké školy byly schopny přijmout větší počet studentů, protože by se role gymnázií ještě zvýraznila. Poptávka po vyšším vzdělání zpravidla předbíhá veřejně zajišťovanou nabídku a reálný výsledek určují právě bariéry na straně nabídky. V ČR je trvale nízký podíl gymnázií primárně výsledkem adrnMstativně-iinančních restrikcí uvalovaných státem na expanzi studijních míst především na gymnáziích,13 které se datují od poloviny 90. let 20. století, kdy skončilo poměrně liberální několikaleté období, kdy byl umožněn vznik neveřejných středních škol.14 Detailní analýzu vzniku soukromých škol v České republice a v Maďarsku v 90. letech lze nalézt v publikaci Filera a Můnicha (2003). Ačkoliv školy jsou formálně financovány normativně podle počtu žáků, struktura nabídky je fakticky určována závaznými stropy na počet přijatých žáků. Až do přechodu školské agendy na krajskou úroveň v posledních třech letech byly stropy na počty žáků součástí smluv mezi školami a státní autoritou bez praktické možnosti škol prosadit navýšení stropů v případě převisu poptávky nad nabídkou. Růst poptávky po všeobecném středoškolském vzdělání na počátku 90. let, ač posléze doprovázený demografickým poklesem, na který výrazněji nereagovala nabídková strana, vedl přirozeně k nárůstu neuspokojené poptávky po studiu na gymnáziích. Graf 2 ukazuje pravděpodobnostní rozdělení podílu přijatých žáků na počtu přihlášek v populaci jednotlivých typů středních škol. Tento poměr lze chápat jako pravděpodobnost přijetí přihlášených, takže údaj 100 na horizontální ose reprezentuje školy, kde není žádný převis přihlášek.15 Je patrné, že pravděpodobnost přijetí se 11 Vyšší zájem o vysokoškolské studium tedy vysvětluje pouze část rozdílu v pravděpodobnostech přijetí. Výsledky jsou částečně dány lepšími studijními předpoklady žáků gymnázií již v okamžiku, kdy na gymnázium vstupovali. V této souvislosti je vhodné zdůraznit, že testovaní žáci v šetření PISA 2003 byli v prvním ročníku střední školy a dopad samotné střední školy, kromě víceletých gymnázií, na výsledky v testech je minimální. Žáci víceletých gymnázií se v distribucích výsledků v testech projevují nestandardním druhým vrcholem. Tento vrchol je nejlépe patrný v testech čtení a řešení problémů, tedy kompetence k efektivnímu studiu. 12 Tyto údaje nezohledňuji poměrně velkou odpadovost na vysokých školách, a to především v prvních ročnících. Lze se spíše jen dohadovat, že odpadovost se absolventů SOS dotýká více než absolventů gymnázií. 13 Přitom studium na gymnáziích je podstatně levnější než studium na řadě odborných škol (s maturitou i bez ní), ba dokonce - díky vyšší naplněnosti tříd - než základní vzdělávání. 14 Termínem neveřejné máme na mysli školy církevní a soukromé. Školy veřejné představují školy zřizované kraji, obcemi, případně ministerstvem školství. 15 Údaje odpovídají situaci roku 1998 a jsou založeny na informacích ředitelů škol v rámci pilotního šetření Sonda Maturant 1998. 224 Graf 2. Distribuce pravděpodobnosti přijetí na školy podle typu (rok 1999) Pravděpodobnost [%] u většiny SOU16 blíží 100 %. Naopak pravděpodobnost přijetí na velkou část gymnázií nedosahuje ani 50 %. Jak vysvětlujeme v dalších sekcích, v případě převisů přihlášek nad počtem míst jde pouze o spodní odhad skutečného převisu poptávky v důsledku latentních efektů způsobených zavedenou formou přijímacího řízení. Z hlediska projevených preferencí jednotlivců je nesoulad mezi nabídkou a poptávkou po gymnáziích zřejmý a vysoký podíl SOŠ na úkor gymnázií představuje strukturální nerovnováhu. Z pohledu společenského a efektivnosti je však při vyslovování takových normativních soudů potřeba větší opatrnosti. O vzdělanostních rozdílech žáků různých typů škol, nemluvě o školami přidané hodnotě, toho totiž v ČR není dosud mnoho známo. 2.4.2. Obecný problém alokace, produktivity a nerovností ve vzdělávání Alokace heterogenní skupiny žáků na heterogenní skupinu škol, tedy mechanismus přiřazující žáky na jednotlivé školy, má zásadní důsledky jak na produktivitu celého vzdělávacího systému při tvorbě lidského kapitálu, tak na formování společenských 16 Výpočet je založen na datech Sonda Maturant 1998, kde jsou zastoupena pouze SOU s maturitou. Obdobná distribuční funkce SOU bez maturity, kterou nelze z dat identifikovat, je zřejmě posunuta ještě více vlevo. 225 nerovností. Problém alokace je ve svém principu problémem párování (žáků a škol), je znám spíše v odborné ekonomické literatuře zabývající se problematikou hledání práce a párování nezaměstnaných.17 V textu tedy preferujeme termíny párování, případně alokace žáků před termínem volba školy. Význam slova volba totiž postihuje pouze část celého složitého procesu. Volba školy je pouze podmínkou nutnou, avšak nikoliv postačující k tomu, aby se žák na školu skutečně dostal, tedy se se školou spároval. Žáci představují heterogenní skupinu jednotlivců lišících se v základních atributech, jako jsou například studijní dispozice, preference, sociální a ekonomické zázemí apod. Školy se liší v takových parametrech, jako je zaměření kurikula, náročnost studia, poloha školy apod. Párování předurčuje školou přidanou hodnotu lidského kapitálu jako produkt intelektuálních dispozic žáka a charakteru školy. Protože párování je vystavena celá věková kohorta žáků a přidaná hodnota vzdělání je u každého žáka a školy v principu jiná, párovaní determinuje i vznik nerovností v populaci žáků. V této souvislosti je důležité si uvědomit, že jak roste produktivita lidského kapitálu na trhu práce, tak roste i jeho cena vyjádřená mzdou. Proto se nerovnosti v dosaženém vzdělání mnohem více než v minulosti promítají do příjmových, majetkových a společenských nerovností. Intuitivně se jeví jako přirozené, že čím větší bude při párování korelace mezi intelektuálními dispozicemi žáků a náročností škol, tím vyšší bude agregátní školami přidaná hodnota a tím produktivnější bude celý vzdělávací systém. Na druhé straně se lze domnívat, že s rostoucí produktivitou porostou intelektuální nerovnosti absolventů škol. Jinými slovy: v nejproduktivnějším systému vznikne nejvyšší přidaná hodnota u žáků, kteří měli lepší dispozice již před vstupem na školu. Pokud mezi produktivitou vzdělávacího systému a jím produkovanými nerovnostmi existuje striktně pozitivní vztah, je třeba cestou veřejné volby najít vhodný poměr. Na následujícím jednoduchém modelu však dokazujeme možnost případů, kdy je možno zvýšit produktivitu vzdělávacího systému, aniž by došlo k nárůstu nerovností. Předem zdůrazňujeme, že uvedený model reálnou situaci velice zjednodušuje a je míněn především jako instruktážní nástroj k lepšímu osvětlení základní podstaty vztahu mezi produktivitou vzdělávacího systému a produkovanými nerovnostmi. Předpokládejme TV" žáků (i =1, ..., N), kteří se liší studijními předpoklady měřený-ini indexem A > 0, a N škol (j = 1, ..., N), které se liší náročností studia vyjádřenou indexem / > 0. Předpokládáme tedy, že počet žáků je shodný s počtem škol, takže po alokaci na každé škole studuje právě jeden žák. Toto zjednodušení nemá žádný vliv na podstatu problému, kterou model popisuje. Vzdělávací produkční funkci předpokládáme ve formě produktu Sp = Aflj,li kde Si jsou dosažené dovednosti z-tého žáka 17 Jde o literaturu v angličtině známou pod termíny Job search " a „unemployment matching functions ". 18 Uvedená funkční specifikace je zvláštním případem nejčastěji používané á zároveň obecnější tzv. Cobb-Douglas funkční formy S = AaW v případě a = 1 a j8 = 1. Alternativní Cobb-Douglasovy funkční formy vedou k různým výsledkům, ale většina z nich také obsahuje suboptimální případy. Analýza alternativních funkčních forem a podmínek pro existence suboptimálních stavů jde nad rámec této studie a bude předmětem dalšího výzkumu. 226 po absolvování školy j. Tato jednoduchá produkční funkce splňuje běžné podmínky produkčních funkcí.19 Výsledky několika možných alokací studentů a škol uvádíme pro případ N~ 6 v tabulce 1. Studijní nadání žáků je vyjádřeno hodnotami 0, 1, ..., 5 a náročnost škol hodnotami 1,0, 1,2, 2,0. Horní panel prezentuje pět alternativních případů párování škol a žáků a dolní panel ukazuje agregátní statistiky produktivity a nerovností. Je třeba si uvědomit, že pokud nás zajímá produktivita škol, musíme od výsledných dovedností žáků odečíst dovednosti počáteční, se kterými do školy již vstoupili. Zajímá nás tedy školami přidaná hodnota, která je v našem případě dánajako N N ■ IV, "IV Pokud nás zajímá míra nerovností způsobená vzdělávacím systémem, pracujeme naopak se samotnou úrovní výsledných dovedností absolventů škol a jako měřítko používáme tzv. koeficient variace.20 Níže uvedené případy předpokládají sekvenční mechanismus párování, ve kterém žáci nespárovaní se školou v kole prvním pokračují v párování v kole druhém a případně v kolech dalších. Případ 1: jde o párování, kde je dokonalý soulad mezi nadáním žáků a náročností škol. Případy 2 až 5 se od tohoto případu více či méně liší. Případ 2: nejnadanější žák (A = 5) byl přijat na nejnáročnější školu (7 = 2), ale druhý nejnadanější žák (A = 4) se dostal na relativně nenáročnou školu (7 = 1,4) například proto, že v první volbě přecenil své schopnosti a přihlásil se na nejnáročnější školu (7 = 2), která však přijala studenta A = 5. V důsledku toho a skutečnosti, že na školy s / = 1,8 a 7= 1,6 byli v prvním kole přijati žáci A = 3 a. A = 2, na žáka A = 4 zbyla pouze průměrně náročná škola I = 1,4. Jde o typický případ rizika, kterému v ČR musí nadaní uchazeči čelit. Případ 3: nejnadanější žák (A = 5) z nějakých osobních důvodů selhal u přijímacích testů na nejnáročnější školu (1=2) & překonal ho druhý nejnadanější žák (A = 4). Nejlepší žák tak byl přijat až ve druhém kole na lehce podprůměrně náročnou školu 7= 1,6. Případ 4: tento případ je podobný případu 3, ale obsahuje ještě další případy drobnějších diskrepancí, jako jsou prohozená pořadí žáků A = 2sA = 3& A = 0sA = \. Tyto diskrepance mohou být způsobeny vysokou averzí k riziku u uchazečů, kteří raději zvolili přihlášku na školu, kde mají větší šanci uspět v přijímacím řízení, přestože jim škola zcela nevyhovuje. Vyhnou se tak riziku, že skončí na zcela nevyhovující škole, pokud by v prvním kole neuspěli. Případ 5: jde o kombinaci případů 2 a 4. Nejnadanější žák je spárován s nejnáročnější školou. Druhý a třetí nejnadanější student jsou však spárováni s podprůměrně náročnými školami v důsledku selhání nebo přecenění se u zkoušek.' 19 Produkce je nulová bez ohledu na hodnotu vstupu, pokud je hodnota druhého vstupu nulová. 20 Koeficient variace proměnné x je počítán jako směrodatná odchylka(x)/průměr(x). 227 Tabulka 1. Srovnání alternativních případů párování, přidané hodnoty vzdělání a nerovnosti v dosaženém vzdělání Případ 1 2 3 4 ' 5 Vzdělání Počáteční Konečné Počáteční Konečné Počáteční Konečné Počáteční Konečné Počáteční Konečné Náročnost školy 2 5 10 5 10 4 8 4 8 5 10 1,8 4 7,2 3 5,4 3 5,4 2 3,6 2 3,6 1,6 3 4,8 2 3,2 5 8 3 4,8 1 1,6 1,4 2 2,8 4 5,6 2 2,8 5 7 4 5,6 1,2 1 1,2 1 1,2 1 1,2 0 0 3 3,6 1 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 Součet dosaženého vzdělání 15 26 15 25,4 15 25,4 15 24,4 15 24,4 Celková přidaná hodnota 11 10,4 10,4 9,4 9,4 Koeficient variace4 0,87 0,85 0,81 0,78 0,86 * = směrodatná odchylka/průměr Problém párovaní se neomezuje na případ žáků a škol, ale je typický například pro párování mediků a nemocnic,21 obsazování volných pracovních míst nezaměstnanými apod. Opodstatněnost uvedených případů a příčiny alternativních párování budou ještě patrnější v konfrontaci s reálnou situací v České republice, jak je popisujeme v následující sekci. Graf 3 ukazuje agregátní, školami přidanou hodnotu dovedností pro jednotlivé případy párování. V případech 1 až 4 jde o pozitivní vztah mezi produktivitou a nerovností, zatímco případ 5 je případem suboptimálním, kde nízkou produktivitu doprovází vznik vysokých nerovností. Za povšimnutí stojí, že rozdíly ve výsledcích včetně agregátních jsou čistě důsledkem rozdílů v párování a nikoliv rozdílných charakteristik žáků a škol, které zůstávají stejné. Graf 3. Přidaná hodnota vzdělání a vznik nerovností Přidaná hodnota vzdělání 11.2 11 10.8 10.6 10.4 10.2 10 9.8 9.6 9.4 9.2 3 Případ Koef. Variace 0.88 0.87 0.86 0.85 0.84 0.83 0.82 0.81 0.80 0.79 0.78 0.77 ■ Celková přidaná hodnota —■— Koeficient variace* Tento velmi jednoduchý model ukazuje na existenci suboptimálních případů za celkem běžných předpokladů. Jde o výsledek velice důležitý pro praktickou vzdělávací politiku. Potvrzuje totiž, že mohou existovat situace, v našem případě vzdělávací systémy, kde lze změnami alokačního mechanismu docílit zlepšení produktivity, aniž bychom za to zaplatili nárůstem nerovností. 21 Roth (1984, 1990, 1991,2003); Roth, Peranson (1999). 229 2.4.3. Další aspekty párování Trh alokuje komerční služby mezi spotřebitele cenovým mechanismem. V dokonale tržním prostředí cena služby vyrovnává nabídku s poptávku.22 U veřejně poskytovaných služeb23 často cena služby jako taková neexistuje. Přesto musí existovat nějaký mechanismus, kterým se služba mezi spotřebitele alokuje. Jde o mechanismy typu first come —flrstserved (např. veřejná doprava) nebo expertně či zákonně posuzovaná individuální potřebnost (např. zdravotní péče). Alokace veřejně poskytovaného vzdělání jako služby zdánlivě nepotřebuje žádný alokační mechanismus, protože nárok na vzdělaní plyne ze zákona. V reálném světě však vzdělání není homogenní službou a nějaký alokační mechanismus je nezbytný; ať již administrativně-zákon-ný, spontánní nebo kombinace obou. Specifickými charakteristikami vzdělání jsou zde obor studia, kvalita a náročnost studia, dojezdová vzdálenost do školy apod., ke kterým musí každý alokační mechanismus přihlížet. Zatímco zásadní otázky produktivity a nerovností zůstávají relevantní, komplikovanost procesů v reálném světě komplikuj e empirickou analýzu. V reálném světě dochází k párování desítek tisíc žáků se stovkami škol. Do hry vstupuje celá řada faktorů a charakteristik jak žáků, tak škol. Párování je zpravidla sekvenční a do velké míry spontánní proces velkého počtu hráčů, kteří se rozhodují na základě nedokonalých informací. Proces párování výrazně ovlivňuje i zákonný rámec, který stanovuje základní parametry a tím předurčuje rychlost a efektivitu párování. Pro přechod žáků na střední školu v této sekci záměrně nepoužíváme termínu volba střední školy. Rodiče s žákem totiž nevolí střední školu, na které bude žák studovat, ale pouze volí školu, na kterou si podává žák přihlášku. Výsledné spárování se školou je výsledkem mnoha dalších okolností, které rodiče a žák nemohou ovlivnit a o nichž mají jen velice omezené informace. Proces přechodu na střední školu obsahuje riziko zisků a ztrát jak ekonomických i dalších, tak osobních/soukromých a společenských. Rodiče a žák nesou soukromé riziko toho, že se žák nedostane na školu, která by dostatečně využila jeho studijní předpoklady. Ke společenské ztrátě dochází v případě nižší než možné akumulace lidského kapitálu při dané úrovni nerovností. Tato ztráta se v dlouhodobém horizontu promítá do tempa hospodářského růstu a endogenními procesy zpětně ovlivňuje další akumulaci lidského kapitálu.24 22 Služby se dostává těm spotřebitelům, jejichž mezní ochota za službu zaplatit je alespoň stejná nebo vyšší, než je cena služby. 23 Nemáme zde na mysli veřejný statek ve smyslu, jak ho definuje ekonomická teorie, neboť vzdělání, v tom smyslu jak ho zde chápeme, je rivalitní a vyloučitelné ze spotřeby. 24 Například Hanushek (2005) tvrdí, že reforma vzdělávacího systému v USA zvažovaná na počátku 90. let 20. století, která by ročně zvedla výsledky studentů o pouhých 0,12 standardní odchylky v testech, by za deset let zvýšila výsledky absolventů škol o celou jednu standardní odchylku, a to i do budoucna. Ačkoliv by se tato změna v ekonomice projevovala jen postupně, za 14 let by to vedlo k HDP vyššímu o více než 4 %, což mnohokrát přesahuje částku, kterou by si reforma vzdělávacího systému vyžádala. 230 Mechanismus párování středoškoláků v ČR Reálný proces párování, tak jak funguje v ČR, si vyžaduje detailnější popis. V této části popisujeme pravidla, kterými se řídilo párování absolventů základních škol na střední školy před školním rokem 2004/2005.25 Do určitého data si žáci posledního ročníku základních škol mohli podat přihlášky na dvě veřejné střední školy a na neomezený počet škol soukromých či církevních. Přihlášky na veřejné školy byly označeny pořadím a žák jako první prošel přijímacím řízením na školu v tzv. první (preferenční) volbě. Metodu přijímacího řízení si každá škola určuje sama, ale zpravidla obsahuje kombinaci písemné zkoušky a hodnocení prospěchu na základní škole. Většina škol s výraznějším převisem poptávky používala jako hlavní mechanismus výběru své vlastní přijímací testy. V 1. kole se uchazeč zúčastnil přijímacího řízení na škole v přihlášce uvedené v 1. volbě. Pro uchazeče nepřijaté v kole prvním buď v důsledku přecenění schopností žáka vzhledem k ostatním uchazečům, nebo v důsledku individuálního selhání u přijímacího řízení, se nabízela účast v kole druhém na škole podle 2. volby. Tato možnost však existovala pouze za podmínky, že na škole v 2. volbě po prvním kole ještě zbývala volná místa. To se na poptávaných školách nestávalo, až na případy několika mála míst, které si některé školy ponechaly. V případě plně obsazené školy přihláška v druhé volbě do 2. kola fakticky propadla a uchazeč se 2. kola nemohl vůbec zúčastnit. Takový uchazeč musel čekat na zbylá místa až do 3. kola, které již podléhalo minimu regulací. Po prvních dvou kolech však zůstala volná místa pouze na školách málo poptávaných. Šlo především o SOU a některé SOŠ. Výběr školy ve třetím a dalších kolech byl již velmi omezen a kromě kvality a typu školy významnou roli začala hrát i dojezdová vzdálenost. Alternativu k veřejným školám představují školy soukromé a církevní, které zde souhrnně nazýváme školy neveřejné. Jejich přijímací řízení podléhalo minimální zákonné regulaci. Ani počet přihlášek, ani datum jejich podání nebylo nijak omezeno. Podání přihlášky na neveřejnou školu tak bylo možností jak omezit riziko nepřijetí na veřejnou školu. Tuto možnost samozřejmě měli pouze žáci, v jejichž dosahu nějaká neveřejná škola byla a v případě soukromých škol za podmínky, že jejich rodiče byli ochotni platit školné. Zde je vhodné poznamenat, že neveřejné střední školy byly zakládány především v první polovině 90. let 20. století, a to spíše ve velkých městech, kde byl dostatečný počet potenciálních uchazečů. Podíl studijních míst na gymnáziích ve velkých městech byl na konci 80. let výrazně poddimenzovaný. To ještě podtrhuje fakt, že v gymnáziích ve velkých městech, jako jsou Praha, Brno, Plzeň, jsou velké podíly žáků dojíždějících ze sousedních okresů. Důležité je zde připomenout skutečnost, že po stránce kvality 25 Tento systém kontrastuje se systémem přihlášek na vysoké školy, ve kterém se studenti hlásí na neomezeny počet škol zároveň. Na těchto školách se zúčastní přijímací zkoušky a potom si vyberou ze škol, kde uspěli, podle vlastních preferencí. Ačkoliv počet středních škol v zemi výrazně převyšuje počet škol, vysokých, z hlediska dostupnosti žáků na menších městech je počet dostupných škol fakticky nižší, než kolik se jich nabízí vysokoškolskému uchazeči, který zpravidla není omezen bydlištěm. 231 nestatní školy, stejně jako školy státní, představují heterogenní skupinu, kde jsou zastoupeny jak velice kvalitní a prestižní školy, tak školy podprůměrné kvality. Kvalitu však není možné hodnotit absolutně, ale v relaci k alternativní nabídce. I podprůměrné soukromé gymnázium může být pro žáka z menšího města lepší alternativou než místní kvalitní učiliště. Popsaný proces přechodu na střední školu se jednotlivcům nezbytně musí jevit jako riskantní s velice nejistým výsledkem. Rozhodnutí rodičů a žáků při podávání přihlášek usnadňuje informace o převisu poptávky na školách v předešlých letech, ze které mohou odhadnout pravděpodobnost nepřijetí.26 Žák a rodiče však mají velice přibližnou informaci o intelektuálních předpokladech žáka v relativním srovnání s celou populací vrstevníků. Předpoklady ke studiu se totiž mohou srovnávat pouze v rámci třídy, případně v rámci dané školy. Avšak o střední školy se uchází uchazeči z mnoha jiných škol. Srovnání s žáky ostatních škol je však již velice obtížné. Kvantitativní ani kvalitativní měřítka kvality absolventů základních škol totiž neexistují.27 Individuální srovnání studijních předpokladů žáka a šance přijetí na tu kterou střední školu jsou tedy založena především na neformální společenské komunikaci v rámci komunity rodičů a známých a jsou tedy poměrně nepřesná. Zde je třeba poznamenat, že známkování na základních školách slouží spíše jako orientační ukazatel, protože přísnost známkovaní si ve velkém rozsahu určují školy individuálně. Známkování se běžně přizpůsobuje úrovni třídy a zpravidla se odvíjí od možností žáků. Je pravděpodobné, ale věrohodné empirické údaje pro to nejsou, že méně kvalitní a méně náročné základní školy jsou zároveň benevolentnější při známkování. Je to dáno tím, že mnohé střední školy jako klíčové kritérium přijímacího řízení používají známky na základní škole.28 Přecenění intelektuálních schopností žáka při výběru školy v 1. volbě zvyšuje pravděpodobnost neúspěchu v 1. kole přijímacího řízení. Neúspěch ale zároveň výrazně snižuje šance přijetí na dalších žákem preferovaných školách, na nichž nemůže absolvovat přijímací řízení v důsledku restrikce na počet podaných přihlášek. Snaha eliminovat riziko selhání v 1. kole může na druhé straně vést k podcenění (racionálnímu, či nikoliv) intelektuálních schopností dítěte a k výběru školy, která zdaleka nevyužije jeho intelektuální předpoklady. Nelze také zapomínat na to, že u škol s převisem přihlášek, kde je výsledek v přijímací zkoušce klí- 26 Změny mechanismu přijímaček zavedené v roce 2004/2005 vedly k tomu, že informace o převisech přihlášek v předchozích letech ztratily vypovídací hodnotu, což rodičům výrazně zkomplikovalo odhad převisu přihlášek v tomto roce. To vedlo i k výrazným veřejným projevům rodičovské nespokojenosti. 27 V tomto ohledu by mohly j ako dobrý zdroj informací pro rodiče sloužit výsledky jednotných celonárodních testů nebo veřejně a centrálně dostupná informace o úspěšnosti při přijímacím řízení na střední školy. Role takových testů by však měla spočívat především v lepší transparentnosti sítě škol a vzdělávacího systému jako celku. Takové testy by neměly být kritériem s „fatálními" následky pro jednotlivé žáky. 28 Přijímací kritéria souvisí s převisem přihlášek. Čím menší převis, tím mají školy větší sklon používat jako základní výběrové kritérium známky na základní škole. 232 čový, hraje významnou roli i faktor možného lidského selhání, okamžité indispo-zice apod.29 V souhrnu lze konstatovat, že nepřesný odhad o relativním převisu přihlášek, velice nedokonalá informace o studijních předpokladech žáka a případy individuálního selhání při zkoušce zvyšují diskrepance ve výsledném párování. Špatným párováním však nemusí být pouze diskrepance mezi dispozicemi dítěte a náročností školy. Ve hře jsou další faktory jako dopravní dosažitelnost školy, typ a obor školy. Tyto faktory hrají zřejmě větší roli u žáků z menších obcí, v jejichž dosahu je mnohem méně škol. Ve velkých městech reálnou nabídku představují desítky až stovky škol a riziko vzniku diskrepancí by mělo být nižší. Na druhé straně větší diskrepance ve velkých obcích mohou být i důsledkem většího strukturálního nesouladu mezi poptávku a nabídkou ve velkých obcích. Dalším zdrojem diskrepancí může být také různá kvalita škol. Od školního roku 2004/2005 byl proces párování upraven novým školským zákonem, který přinesl dvě významnější úpravy. První úprava spočívá v tom, že podávání přihlášek na neveřejné školy bylo svázáno dodatečnými restrikcemi, které se dříve vztahovaly pouze na veřejné školy. Podání přihlášky na neveřejnou školu v prvním kole, tedy dnes, vylučuje možnost podání přihlášky na školu veřejnou a naopak. Simultánní podávání přihlášek na školu v 1. a 2. volbě bylo změněno na sekvenční. Přesně řečeno, přihláška na školu v 2. volbě se podává až po proběhnutí prvního kola, kdy je známa zbývající nabídka škol. Zde uvedené reálné mechanismy umožňují ještě lépe pochopit podstatu vybraných případů párování uvedených v sekci 2 v tabulce 1. V souhrnu lze konstatovat, že první úprava zvýšila riziko špatného spárování, protože eliminovala paralelní alternativy na neveřejných školách. Zavedení sekvenčnosti při podávání přihlášek naopak riziko špatného párování snížilo. V celkovém součtu zůstaly hlavní nedostatky párovacího mechanismu zachovány a možná se ještě více prohloubily. 2.4.4. Existující literatura a zkušenosti ze zahraničí Mechanismus alokace studentů na školy se výrazně liší napříč zeměmi. O empirických dopadech alokačních mechanismů ve školství na produktivitu a nerovnosti se toho však dosud mnoho neví. O samotných mechanismech neexistují mezinárodní komparativní přehledy. Pokud je autorům známo, žádná ze světových organizací, které se problematice vzdělání věnují, tomuto tématu dosud nevěnovala výraznější pozornost. Mezinárodní srovnání dosud neexistuje a existující akade- 29 Komerční subjekty v posledních letech začaly nabízet zkoušky tzv. nanečisto, kde si mohou žáci za poplatek nejen vyzkoušet téměř dokonalou atmosféru přijímací zkoušky, ale také poměřit výsledky v testech s ostatními žáky. Toto poměření je však vztaženo pouze k populaci žáků, kteří se zkoušky nanečisto rozhodli zúčastnit. Lze předpokládat, že nejde o náhodně vybranou skupinu, ale o žáky s většími ambicemi a větším zájmem na straně rodičů. 233 mické studie se dopadu alokačních mechanismů na nerovnosti a efektivitu věnují spíše nepřímo. Výjimkou je v tomto směru nová zkušenost s alokačním mechanismem použitým v New York City (Abdulkadiroglu, Pathak, Roth, 2005). V New York City uchazeči předkládají seznam až 12 preferovaných škol. Administrátor přiřadí uchazeče do škol na základě případných výsledků v English Language Arts testu, uchazečových preferencí, zákonných regulí a podmínek jednotlivých škol. Ukázalo se, že tento systém alokoval pouhá 3 % studentů na školy mimo jejich preferenční seznam. Systém se však používá na ohraničeném a vysoce urbanizovaném území, takže nelze přímo srovnávat se systémem používaným pro celou ČR. Existuje celá řada studií, které se párování dotýkají nepřímo. Předmětem mnoha studií jsou výhody a nevýhody vzdělávacích systémů založených na oborové specializaci. Většina studií ukazuje, že oborově strukturované systémy zvyšují nerovnosti ve společnosti. Na druhé straně může mít oborové vzdělání za jistých podmínek i své výhody. Další řadu představují studie zjišťující, nakolik má svobodná volba školy dopad na kvalitu vzdělání. Například Holmes, De Simone a Rupp (2003) ukazují, že zvýšení počtu dosažitelných škol vede ke zvýšení výsledků žáků v testech. Naopak Smith a Meier (1995) ukazují, že vysoký podíl soukromých škol redukuje výsledky v testech studentů veřejných škol. Avšak jejich přístup je kritizován a výsledky zpochybněny Marantzem, Millimanem a Stevensem (2000) na základě různých příjmových možností rodičů v různých lokalitách. Hodně pozornosti jev literatuře věnováno konkurenci soukromých a veřejných škol. Hoxby (2000) ukazuje, že vyšší konkurence mezi veřejnými školami zvyšuje produktivitu škol a studentské výsledky. V souhrnu, empirické výsledky hovoří spíše ve prospěch širší volby školy, protože to zdravě stimuluje konkurenci a efektivitu škol a v konečném důsledku i zvyšuje studijní výsledky. Poměrně specifickým případem jepolicy ňrže/Burges, Propper, Wilson (2005), který dosavadní empirické výsledky zpochybňuje. Kromě parciálních argumentů autoři varují, že širší možnost volby nevede k žádoucímu chování škol v těch případech, kdy neexistuje prostor pro expanzi či redukci jednotlivých škol podle velikosti (ne)zájmu uchazečů. Jejich argument předpokládá existenci silného tzv. efektu dobrých spolužáků a efektu tzv. sbírání smetany?® Autoři tvrdí, že systém s fixní nabídkou zvyšuje selektivitu systému, tj. nejlepší studenti se dostávají na nejlepší školy. Autoři ale nehovoří o produktivních vlastnostech takového systému. V literatuře ekonomie školství je přehlíženou charakteristikou alokačního mechanismu fenomén zastřené (skryté, latentní) poptávky. Jde o to, že počet přihlášek podaných na danou školu není nutně skutečnou poptávkou po dané škole. Jak vysvětlujeme v předchozí sekci, mnoho žáků poptávku po preferované škole podáním přihlášky neprojeví, protože se vyhýbá rizikům z případného nepřijetí. Riziko nepřijetí podhodnocuje poptávku na hodně preferovaných školách a nadhodnocuje Anglicky „peer effect" a „cream skimming". 234 poptávku na školách méně preferovaných. Vyšší riziko nepřijetí tedy vede k rovnoměrnějšímu rozdělení přihlášek mezi školy. Skutečný nesoulad mezi nabídkou a poptávkou je tedy vždy větší než nesoulad pozorovatelný. V extrémním, spíše hypotetickém systému vysoké nejistoty, případně vysokých nákladů z nepřijetí si lze představit stav, kdy viditelně existuje shoda poptávky a nabídky na všech školách, přestože latentné existuje mezi nabídkou a poptávkou velký nesoulad. Skrytá latentní poptávka zastírá skutečné preference. Poměr mezi počtem přihlášek a počtem uchazečů jako často používaný indikátor (ne)souladu nabídky a poptávky je tedy třeba považovat za velice orientační ukazatel. Není nám známa žádná studie, která by se zabývala empirickou analýzou diskre-pancí mezi nabídkou a poptávkou na středních školách v ČR. Ačkoliv nedávné zákonné úpravy přijímacího procesu v ČR nejsou zásadního charakteru, budou mít poměrně výrazný dopad právě na rozsah latentní poptávky. Zvýšené náklady ušlých příležitostí v důsledku neúspěchu v 1. kole způsobí rovnomernej ší rozložení přihlášek směrem od více k méně preferovaným školám, tedy odklon od gymnázií a kvalitních SOS a nárůst počtu přihlášek u učilišť a škol méně preferovaných. Tento přesun projeveného zájmu však zároveň zvýší riziko nepřijetí na školy dříve poptávané pouze středně a zanese do celého procesu dodatečnou nejistotu. Lze očekávat, že intelektuální dispozice žáků v rámci jednotlivých škol budou v důsledku změny přijímacího mechanismu méně homogenní. To v logice jednoduchého modelu popsaného v sekci 2 zřejmě povede k snížení nerovností mezi absolventy středních škol. Cenou však zřejmě bude pokles produktivity, který může snížit jen silný efekt dobrých spolužáků. O velikosti tohoto efektu v českém vzdělávacím systému však neexistují žádné empirické důkazy. Přitom je známo, že existují systémy, které tímto nedostatkem nejsou zatíženy. Například již popsaný systém zavedený v New York City. Problém velké zastřené nabídky, jak se dnes jeví v českém středním školství, může mít dalekosáhlé důsledky, jejichž studium jde nad rámec této studie. Chceme alespoň na možné důsledky upozornit. Bez věrohodných indikátorů poptávky se nabídková politika rozvoje školství musí odvíjet od jiných, zpravidla velice problematických indikátorů a preferencí politických a zájmových profesních skupin. Trendy měnící se poptávky po vzdělání na trhu práce a ve společnosti samotné se promítají do vzdělávacích preferencí žáků a jejich rodičů. Pokud se měnící preference z nějakých důvodů, například stropu na počet žáků ve školách v ČR, nemohou promítnout do poptávky a pokud je nabídka určována politicko-administrativním mechanismem, v delším časovém horizontu nezbytně začnou vznikat mezi nabídkou a poptávkou diskrepance. Jejich empirický rozsah v českém vzdělávacím systému se snažíme popsat v následující sekci. Kromě toho dojde k utlumení konkurence a všech jejích pozitivních dopadů na produktivitu vzdělávacího systému, což jsou však témata pro další výzkum. 235 2.4.5. Empirická analýza Empirické párování žáků a středních škol analyzujeme dvěma přístupy, které nakonec kombinujeme. První přístup spočívá v kvantitativní analýze výsledků párovaní na základě intelektuálních dispozic studentů podle testů PISA 2003. Druhý přístup spočívá v analýze názorů rodičů a žáků, kteří mají vlastní nedávnou zkušenost s párováním. V analýze používáme podmnožinu žáků šetření PISA 2003, kteří v době šetření studovali na střední škole, tedy v prvním ročníku střední školy nebo v ročníku víceletého gymnázia, který odpovídá tomuto prvnímu ročníku.31 Metodologie Z podstaty struktury českého středního školství plyne, že alokace žáků do jednotlivých programů by měla odrážet jejich rozdílné intelektuální dispozice. Jak dokazuje graf 1, mezi jednotlivými typy škol existují zřetelné rozdíly v průměrných testových výsledcích, ale na druhé straně je patrný velký překryv v distribuci. K identifikaci potenciálního rozsahu strukturálních diskrepancí používáme právě velikost tohoto překryvu. Místo absolutních výsledků v testech však používáme ordinálního kompozitního ukazatele (OKI).32 OKI vyjadřuje průměrné pořadí žáka v těch testech, kterých se žák zúčastnil, s tím, že vyšší hodnoty OKI představují lepší výsledky v testech.33 Ordinální charakter OKI spočívá v tom, že vyjadřuje pouze pořadí žáka vůči všem ostatním žákům a samotná vzdálenost mezi pořadími nenese žádnou další informaci. Distribuci pořadí žáku podle ukazatele OKI v jednotlivých typech škol zobrazuje graf 4. Na něm je patrný výrazný rozdíl v celkovém pořadí mezi žáky SOU a gymnázií. Žáci SOŠ zabírají velice široké střední pásmo všech pořadí. Již tyto souhrnné distribuce naznačují, že na učilištích končí mnoho žáků, kteří jsou podle svých intelektuálních dispozic srovnatelní s mnoha žáky SOS. Podobně na SOŠ najdeme mnoho žáků, kteří se podle svých dispozic mohou poměřovat se žáky na gymnáziích. 31 Základní vzorek šetření PISA 2003 jsou patnáctiletí, tedy včetně těch, kteří v době šetření byli ještě na základní škole. Ti samozřejmě nebyli do analýzy zahrnuti a naše analýza pracuje pouze se vzorkem žáků v prvních ročnících středních škol, případně jim odpovídajících ročníků víceletých gymnázií. Skutečnost, že pracujeme pouze s tímto vzorkem by neměla mít významnější dopad na výsledky našich empirických analýz. 32 Ordinální kompozitní ukazatel (OKI) konstruujeme tak, že nejdříve určíme absolutní pořadí studentů v každém ze čtyř různých testů zvlášť. Studenty následně rozdělíme do stejně velkých (centilových) skupin očíslovaných od jedné (nejhorší výsledky) do sta (nejlepší výsledky). Toto rozdělení provedeme pro každý test zvlášť, takže každý student má přiřazeno pořadí v tolika skupinách, kolika testů se zúčastnil. OKI každého studenta následně počítáme jako průměrné centilové umístění studenta ve všech testech, kterých se zúčastnil. Do výpočtu průměru se přirozeně nepočítávají pořadí (neurčená) v testech, kterých se ten který žák nezúčastnil. V podstatě jde o přístup, kdy se pořadí v testech žákem nesložených odhaduje na základě průměru v testech jím složených. 33 Všichni žáci skládali test z matematiky, ale jen necelých 10 % dělalo i ostatní tři testy. Zbylých asi 90 % studentů skládalo kromě matematického jen dva, případně pouze jeden další test. 236 Graf 4. Distribuce celkového pořadí v testech (index OKI) podle typů škol OKI Rozsah diskrepancí v párování žáků a škol posuzujeme na základě předpokladu, že podíl žáků v nižším typu školy s intelektovými dispozicemi žáků vyššího typu školy s rostoucí efektivitou párování klesá. Jinými slovy, při efektivním párování by měly být rozdíly v dispozicích žáků na méně a více náročných typech škol výrazné. V praktické rovině by mezi žáky nastupujícími na učiliště mělo být minimum těch, kteří se s obdobnými dispozicemi vyskytují i na SOŠ. Obdobně by na SOŠ mělo být minimum těch žáků, kteří se běžně dostávají i na GYM. Na základě této jednoduché úvahy konstruujeme následující indikátor diskrepancí. Studenty SOŠ nejdříve seřadíme podle jejich OKI a určíme krajní pořadí OKIso§25 odpovídající 25. centilu v rámci všech studentů na SOS. Diskrepancí potom vyjadřuje podíl žáků z učilišť, kteří mají pořadí OKI vyšší, než je pořadí OKIso§25. Obdobně měříme diskrepanci srovnáním žáků SOU v. GYM a SOŠ v. GYM. Výsledky analýzy Indikátory diskrepancí prezentujeme v dělení podle pohlaví a podle velikosti obce. Tyto dvě charakteristiky považujeme za významné faktory potenciálně ovlivňující rozsah diskrepancí. Tabulka 2a ukazuje největší diskrepance u skupiny chlapců z velkých obcí,34 kteří skončili na SOU. Jde o celých 40 % všech chlapců z této skupiny. Diskrepance u chlapců z menších měst je o něco nižší, ale stále poměrně vysoká na 34 Velké obce v analýze představují města nad 25 000 obyvatel. 237 úrovni 32,7 %. Chlapci na SOU pritom představují téměř 20 % celé věkové kohorty žáků. Diskrepance u dívek učnic je výrazně nižší než u chlapců na úrovni asi 15 % a u dívek není statisticky významný rozdíl mezi malými a velkými obcemi. Třetí sloupec tabulky 2a ukazuje podíl žáků na učilištích, kteří jsou intelektuálně srovnatelní s žáky na gymnáziích. Podíly takových žáků jsou minimální, což není překvapivé při vědomí výrazných rozdílů mezi intelektuálními nároky gymnázií a učilišť. Velké diskrepance jsou však patrné ve čtvrtém sloupci, který srovnává žáky SOS s gymnazis-ty. Diskrepance jsou opět největší u chlapců z velkých obcí, kde dosahuje až 40 %. Výrazně nižší diskrepance jsou patrné u dívek. V případě obou pohlaví je patrná vyšší diskrepance ve velkých obcích. Zde je třeba zdůraznit, že průměrné pořadí OKI pro chlapce a dívky se statisticky neliší ani agregátně, ani v dělení podle velikosti obcí. Tabulka 2a. Podíl žáků typu školy A, jejichž pořadí v testech je lepší než 25 % žáků škol typu B Škola A v. B SOU v. SOS SOU v. GYM SOŠv.GYM Chlapci malé obce 0,327 0,027 0,329 velké obce 0,398 0,065 0,401 Dívky malé obce velké obce 0,153 0,146 0,022 0,026 0,201 0,247 Způsob, jakým identifikujeme diskrepance, samozřejmě není dokonalý. Nejde pouze o arbitrárni volbu hraniční hodnoty OKI25 na pozici 25. centilu.35 Párování žák-škola totiž ovlivňuje nejen nabídka škol v dané lokalitě, ale také individuální preference žáka, která nemusí nutně odpovídat výsledkům v testech. Někteří žáci mohou z osobních důvodů preferovat nižší typ školy bez ohledů na své intelektuální dispozice. Například manuálně nadaný žák může preferovat učiliště před střední odbornou školou. Obdobně technicky nadaný žák bude spíše preferovat SOS před gymnáziem. Druhý případ bude ovšem mnohem pravděpodobnější než první s ohledem na všechny nevýhody učňovského vzdělání uvedené v úvodu kapitoly. Svou roli také může hrát kvalita škol dostupných v lokalitě. Je možné si představit případy, kdy místní kvalitní střední odborná škola je pro nadaného žáka lepší volbou než místní gymnázium se špatnou pověstí. Rozdíly v preferencích lze očekávat i podle pohlaví. U chlapců lze například očekávat větší preference pro SOS technického zaměření. To souvisí jak s dominancí technického typu povolání pro středoškoláky na trhu práce, tak s oborovou strukturou nabídky vysokoškolského studia. Dlouhodobě relativně vysoké šance přijetí na technické vysokoškolské obory (výrazně více studované chlapci) 35 Volba 25. centilu je arbitrárni. Bylo by možno pracovat i obecně s n-tým centilem a sledovat, jak se výsledky mění v závislosti na parametru. Z výsledků, které zde neuvádíme, je patrné, že v okolí 25. centilu se výsledky příliš nemění. Kromě toho se 25. centil jeví jako rozumná hranice oddělující žáky na levém okraji distribucí, kde může větší roli hrát statistický šum. 238 v porovnání s ostatními obory činí studium na SOŠ pro chlapce přijatelnou alternativu studia na nedostatkových gymnáziích. Zde je nasnadě otázka, nakolik je poměrně vysoká poptávka po SOŠ v ČR36 určována dlouhodobě nízkými šancemi přijetí na VŠ. Jde o to, že mnoha patnáctiletým žákům se volba gymnázia jeví jako riskantní nejen z důvodu propadu v prvním kole přijímacího řízení, ale i proto, že bez následné vysoké školy je gymnazijní vzdělání pro většinu profesí nedostatečné. Tabulka 2b. Podíl chlapců podle velikosti Tabulka 2c. Průměrné centilové pořadí obce bydliště a typu školy žáků podle indexu OKI Typ školy Malé obce Velké obce Typ školy Chlapci Dívky GYM 0,31 0,37 GYM 76 69 SOŠ 0,40 0,51 SOŠ 54 43 SOU 0,74 0,76 SOU 26 19 Celkem 0,47 0,51 Celkem 51 50 I když vezmeme v potaz všechna alternativní vysvětlení, ztěží vysvětlíme uvedené obrovské diskrepance u chlapců učňů jinak, než že jde o důsledek výrazného nesouladu nabídky a poptávky, tedy o nesoulad mezi intelektuálními schopnostmi žáků a nabídkou vzdělávacích příležitostí. Ve prospěch tohoto tvrzení hovoří i další ukazatele. Tabulka 2b ukazuje, že chlapci tvoří tři čtvrtiny všech žáků na učilištích. Mezi žáky SOŠ z malých obcí je naopak výrazně vysoké procento dívek. Zastoupení obou pohlaví je poměrně vyrovnané pouze u žáků SOŠ ve velkých městech a na gymnáziích. Další nepřímý, ale přesvědčivý důkaz o diskrepancích je průměrné centilové pořadí žáků podle OKI. Tabulka 2c ukazuje, že ve všech třech typech škol je průměrné OKI chlapců vyšší než u dívek. Zdůrazňujeme, že zde nejde o chybu. Zdánlivý paradox plyne z toho, že celkový průměr není jednoduchým průměrem průměrů za jednotlivé typy škol, ale průměrem váženým podílem studentů v jednotlivých typech škol, které se výrazně liší. Průměrné pořadí OKI u chlapců na gymnáziích způsobuje skutečnost, že na gymnáziích chybí poměrně velká skupina chlapců intelektuálně srovnatelná s dívkami. Z tabulky 2c je dále patrné, že ještě výraznější rozdíl v průměrném pořadí mezi pohlavími je na SOŠ, kde činí celých 11 centilů. Je to dáno jednak již uvedenou skutečností, že mezi žáky SOŠ je mnoho dobrých chlapců, kteří se na gymnázia nedostanou, jednak tím, že neúměrně mnoho chlapců s dostatečnými dispozicemi (a OKI pořadím) pro SOŠ končí na SOU.37 Přitom prů- 36 V 90. letech 20. století vzniklo v ČR více neveřejných SOŠ než GYM. 37 Výsledky jsou v souladu se zjištěním v publikaci Mtinich (2004), založeném na pilotních sondách Maturant 1998 a 1999, že průměrné výsledky absolventek středních škol s maturitou jsou systematicky horší než průměrné výsledky chlapců. Pravděpodobným vysvětlením je, že na střední školy s maturitou se nedostává větší část chlapců z dolní části distribuce studijních předpokladů. Může to být dáno tím, že tyto školy kladou větší váhu na prospěch na základní škole, který je v průměru lepší u dívek (možná z důvodu větší ochoty přizpůsobit se memorovacím nárokům mnoha základních škol). Tento selektivní mechanismus způsobuje, že průměrné dispozice chlapců na středních školách s maturitou jsou lepší než průměrné dispozice dívek. 239 měrné pořadí OKI všech chlapců vzorku je shodné s průměrným pořadím všech dívek ve vzorku. Totéž platí, pokud budeme rozlišovat mezi malými a velkými obcemi.38 To potvrzuje, že mezi chlapci a dívkami nejsou žádné zásadní intelektuální rozdíly, které by případně mohly ospravedlnit nerovnoměrné rozdělení do typů škol.39 Pro čtenáře neseznámené se statistickou problematikou selektivity jsou uvedeny schematické grafy 5a a 5b. Graf 5a uvádí hypotetický případ, kdy chlapce a dívky s identickou distribucí test skóre rozdělíme na SOU a SOS odlišně. V uvedeném případě shodném s realitou se na SOS dostane více dívek než chlapců. Zatímco celkový průměr X proměnné x je pro obě pohlaví identický, průměry chlapců na SOU i SOS (XI a XT) jsou vyšší než u dívek. Graf 5b ukazuje složitější případ různé selektivity u jinak zcela shodných distribucí OKI dívek a chlapců do SOU, SOŠ a GYM, který vede k vyššímu průměrnému pořadí OKI u chlapců ve všech třech typech škol. Naše kvantitativní analýza vychází z předpokladu, že OKI je dobrý indikátor studijních dispozic. To předpokládá, že PISA testy ordinálně zachycují většinu relevantních individuálních kompetencí a ostatní vzdělávací předpoklady buď nehrají významnou roli, nebo jsou výrazně korelované s charakteristikami testovanými. Každopádně lze předpokládat, že testy PISA svou kvalitou, věrohodností a srovnatelností identifikují studijní dispozice žáků mnohem lépe než přijímací kritéria a přijímací zkoušky, které používají jednotlivé školy.40 Diskrepance podle názorů V následující části jako doplněk k výše uvedené analýze, která vycházela z neosobních kvantitativních údajů, analyzujeme diskrepance v párování na základě subjektivních vyjádření rodičů žáků o jejich spokojenosti s realizovaným párováním. Tabulka 3a ukazuje podíly rodičů, kteří by pro své dítě (za situace bez nepříznivých okolností) preferovali jinou střední školu než tu, na kterou žák nastoupil. Zdaleka největší podíl nespokojených rodičů je patrný u rodičů učňů a pohybuje se mezi 22 % u chlapců a 37 % u dívek ve velkých obcích. Naopak minimální nespokojenost nacházíme u rodičů dětí na gymnáziích v rozsahu 8 až 13 %. U těchto rodičů jde zřejmě o nespokojenost s kvalitou či místem gymnázia než s typem školy. Podobný pohled nabízí tabulka 3b, kde procento odpovídá nespokojeným rodičům z titulu nedo- 38 Protože na nematuritních oborech zůstane díky nesymetrické selekci více chlapců, bude i tam jejich průměrný výsledek vyšší než u dívek. Zde je třeba připomenout, že průměrný výsledek celé populace není prostým průměrem průměrů subpopulací, ale jejich váženým průměrem, kde váhy odpovídají poměrnému zastoupením subpopulací v celé populaci. 39 Uvedená shoda mezi chlapci a dívkami vychází pro ukazatel OKI, který shrnuje výsledky ve všech PISA testech, které žák dělal. V jednotlivých PISA testech vycházejí chlapci v průměru lepší v matematice, kterou psali všichni žáci.. Děvčata jsou v průměru lepší ve zbývajících třech testech, které ovšem psali jen někteří žáci. Lze tedy předpokládat, že kdybychom měli k dispozici výsledky všech žáků ve čtení a počítali průměr matematika a čeština jako aproximace přijímacích zkoušek, průměrný výsledek chlapců by zřejmě byl celkově o něco horší než u dívek. 40 Zatímco PISA testy byly připraveny profesionály, přijímací testy si tvoří každá škola sama a nelze očekávat, že by jejich kvalita mohla být srovnatelná s kvalitou testových instrumentů PISA. 240 Graf 5a. Příklad skupinových průměrů test skóre x se stejnou distribuční funkcí f(x) pro chlapce i dívky v případě nestejného rozdělení obou pohlaví na SOU a SOŠ Chlapci SOU Chlapci SOŠ «-•-~-► —i-1--i-:-> XI X X2 X Průměr X2 chlapci SOŠ > X2 dívky SOŠ Průměr X1 chlapci SOU > XI dívky SOU Průměr Xchlapci SOU a SOŠ = Xdívky SOU a SOŠ 241 Graf 5b: Příklad rozdílných průměrných pořadí v testech (index OKI) při odlišné selektivitě chlaců a dívek do škol podle typu Chlapci v SOU Chlapci v SOS Dívky v SOU Chlapci v GYM -M—► Dívky v SOŠ Dívky v GYM Pdľ Peľ Pd2' Pc2' TT Pd3' Pc3' Pořadí v testech -> 100 Průměrná pořadí dívek (d) a chlapců (c) v typech škol SOU = 1, SOŠ = 2 a GYM = 3 Tabulka 3a. Podíl rodičů, kteří by preferovali jinou školu (bez nepříznivých okolností) Malé obce Velké obce Typ školy Chlapci Dívky Chlapci Dívky GYM 0,13 0,09 0,08 0,11 SOŠ 0,17 0,23 0,14 0,24 SOU 0,30 0,34 0,22 0,37 Tabulka 3b. Podíl rodičů, kteří by preferovali jinou školu (která nebyla k dispozici) Malé obce Velké obce Typ školy Chlapci Dívky Chlapci Dívky GYM 0,12 0,06 0,06 0,06 SOŠ 0,10 0,15 0,08 0,17 SOU 0,21 0,27 0,16 0,25 242 statečné nabídky škol v dosahu bydliště. Za pozornost stojí skutečnost, že názorové rozdíly mezi malými a velkými obcemi nejsou tak výrazné jako rozdíly v diskrepan-cích na základě OKI. V případě chlapců je dokonce nespokojenost na malých obcích větší než v obcích velkých, ačkoliv v případě pořadí OKI tomu bylo naopak: větší diskrepance u žáků ve velkých obcích. To naznačuje, že diskrepance jsou dány nejen rozdíly v dostupnosti jednotlivých typů škol, ale i dostupností alternativ v rámci jednotlivých typů škol. Žáci z malých obcí totiž mají, vzhledem k omezené dostupnosti, na výběr z výrazně menší množiny škol v rámci každého typu škol a pravděpodobnost nespokojenosti s párováním je u nich vyšší. To sice vysvětluje vyšší nespokojenost s párováním u rodičů chlapců z malých obcí, ale nevysvětluje vysokou nespokojenost rodičů dívek. Vzhledem k tomu, že nespokojenost rodičů dívek je relativně vysoká u žákyň SOU a SOŠ a naopak relativně nízká (vzhledem k chlapcům) u žákyň gymnázií, lze se domnívat, že jejich vysoká nespokojenost plyne z toho, že rodiče považují gymnázia za vhodnější typ školy pro dívky než SOU a SOŠ. Tabulka 4a. Podíl rodičů, kteří by preferovali jinou školu podle dispozic žáka, velikosti obce a typu školy Malé obce Velké obce Chlapci Dívky Chlapci Dívky Kvartil GYM 1 - 0,00 - - 2 - 0,04 - 0,13 3 0,12 0,11 0,08 0,05 4 0,15 0,11 0,09 0,14 SOŠ 1 0,20 0,29 0,10 0,20 2 .0,17 0,23 0,14 0,24 3 0,16 0,17 0,17 0,28 4 0,15 0,16 0,13 0,24 SOU 1 0,27 0,33 0,18 0,39 2 0,34 0,46 0,26 0,41 3 0,50 - 0,31 - 4 - - - - Poznámka: - značí nedostatek pozorování pro věrohodnost údaje Uvedené výsledky vedou k domněnce, že nespokojenost se školou bude vyšší u rodičů žáků, kteří skončili na škole nižšího typu, než by odpovídalo jejich intelektuálním dispozicím. K ověření této domněnky jsme zkombinovali informaci z tabulek 2 a 3. Všechny žáky jsme podle OKI rozřadili do čtyř kvartilových skupin (nej- 243 Tabulka 4b. Podíl rodičů, kteří neměli v dosahu žádoucí školu podle dispozic žáka, velikosti obce a typu školy Malé obce Velké obce Chlapci Dívky Chlapci Dívky Kvartíl GYM 1 0,00 - - 2 - 0,03 - 0,07 3 . 0,11 0,10 0,03 0,04 4 0,15 0,06 0,09 0,07 SOS 1 0,12 0,21 . 0,10 0,17 2 0,14 0,12 0,10 0,19 3' 0,08 0,11 0,09 0,21 4 0,03 0,03 0,05 0,04 SOU 1. 0,18 0,25 0,11 0,27 2 0,24 0,46 0,20 - 3 0,34 - 0,31 - 4 - - - - Poznámka: - značí nedostatek pozorování pro věrohodnost údaje lepší žáci jsou ve skupině čtvrté) a v tabulce 4 uvádíme podíly nespokojených rodičů preferujících jinou školu. Protože jde o již poměrně detailní dělení, některé skupiny neobsahují dostatečný počet pozorování a údaje neuvádíme kvůli jejich nízké věrohodnosti. U všech skupin žáků na učilištích je patrný nárůst nespokojenosti s kvartilovým umístěním. Je zřejmé, že s rostoucími intelektuálními dispozicemi učňů roste i počet případů nespokojenosti s párováním. U žáků zbývajících dvou typů škol, SOS a GYM, tak výrazná a jednoznačná struktura není patrná. Až na případ dívek SOS v malých obcí lze rozdíly přičíst statistické chybě. Vysvětlení případu dívek naznačuje tabulka 4b, ve které jsou uvedeny podíly nespokojených rodičů z titulu toho, že preferovaná škola nebyla v dosahu. Výjimečná je nespokojenost 21 % rodičů dívek v nejnižší kvartilové skupině a zřejmě nepředstavuje nespokojenost s typem školy, ale s oborovou orientací SOS. Struktura výsledků v tabulce 4b se však více méně shoduje se strukturou v tabulce 4a, což naznačuje, že dominantním důvodem nespokojenosti je nesoulad místní poptávky s místně dostupnou nabídkou. Je třeba zmínit, že výsledky založené na názorech respondentů z dat PISA 2003 mohou být systematicky zkresleny v důsledku toho, že téměř Va rodičů nevyplnila rodičovský dotazník, který názorové otázky obsahuje. Zkreslení výsledků může vznikat v případě takových názorů, které jsou korelovány s pravděpodobností nevyplnění dotazníku. Ačkoliv tuto korelaci nelze identifikovat přímo, lze získat alespoň 244 nepřímé indicie, které umožňují odhadnout směr vychýlení výsledků. Na základě inspekce dat se ukazuje, že pravděpodobnost wevyplnění rodičovského dotazníku je nejvyšší u žáků na SOU (32 %), menší u žáků na SOŠ (26 %) a nejnižší u žáků na gymnáziích (16 %). Nejvíce rodičovských názorů tedy chybí u skupiny žáků SOU, jejichž rodiče (ti kteří na otázky zodpověděli) zároveň vykazují největší nespokojenost s párováním. Jako vysvětlení se nabízejí dvě hypotézy, které ovšem nelze ověřit. Za prvé se lze domnívat, že rodiče, nespokojení se vzdělávací nabídkou pro své dítě, mají větší sklon k odmítnutí odpovídat na otázky jako k jisté formě odvety. Alternativní hypotézou je, že větší sklon k neodpovídání měli rodiče, kteří okolnostem vzdělávání svých dětí nevěnují tolik pozornosti a důležitosti. V případě platnosti obou hypotéz dochází ke zkreslení výsledků směrem dolů. Jinými slovy: zde uvedené údaje o diskrepancích, vyjádřené názory rodičů (kteří odpovídaly na otázky), lze považovat za spodní odhad reality v celé populaci. 2.4.6. Závěry V této sekci jsme se zabývali problematikou diskrepancí, tj. nesouladu mezi nabídkou a poptávkou stranou středoškolského vzdělání. V našem teoretickém rozboru problému ukazujeme, že určujícím zdrojem diskrepancí je jak strukturální nesoulad mezi nabídkou a poptávkou, pokud jde o typ škol, tak alokační mechanismus, jakým jsou uchazeči párováni se školami. Na jednoduchém teoretickém modelu ukazujeme, že mezi agregátní produktivitou vzdělávacího systému a jeho příspěvkem k intelektuálním nerovnostem absolventů nemusí nutně existovat striktně pozitivní vztah. Na příkladu mechanismu přijímacího řízení na střední školy v ČR dále ukazujeme, jak alokační mechanismus zkresluje běžně používané statistiky, kterými se nesoulad mezi nabídkou a poptávkou obvykle hodnotí. Proto je třeba při navrhování alokačního mechanismu veřejně nabízených služeb, jako je vzdělání, klást důraz i na to, aby mechanismus eliminoval rozsah skryté poptávky. Ukazujeme dále, že volba školy není volbou v plném slova smyslu. Rodiče se žákem totiž pouze vybírají školu, na kterou se dítě bude hlásit. Mezi podáním přihlášky a samotným studiem na dané škole totiž stojí velice nejisté přijímací řízení. Docházíme k závěru, že zákonem sešněrovaný, ale přitom obtížně předvídatelný výsledek přechodu na střední školy v ČR, ve kterém hraje neúměrně velkou roli nejistota, náhoda a nedostatek informací, není možno nazývat svobodnou volbou školy. V empirické analýze zjišťujeme nejvýraznější diskrepance u chlapců bydlících ve velkých obcích, kteří skončili SOU. Intelektuální dispozice velké části těchto chlapců jsou srovnatelné s dispozicemi průměrných žáků na náročnějších SOŠ, jejichž studium může pokračovat na vysoké škole. Diskrepance jsou patrné i v menších obcích a u dívek, ale nedosahují tam tak velkých extrémů. Z analýzy poměrně jasně vyplývá, že český středoškolský vzdělávací systém obsahuje významné diskrepance mezi nabídkovou a poptávkovou stranou a ty se výrazněji projevují u chlapců než 245 u dívek. Existenci diskrepancí potvrzují i názory rodičů žáků. Podíl rodičů nespokojených s realizovaným párováním žáka je opět nejvyšší u žáků SOU a roste s intelektuálními dispozicemi těchto žáků. Dominantním důvodem nespokojenosti je nedostatečná nabídka poptávaných škol v dostupné vzdálenosti. Na rozdíl od diskrepancí měřených na základě výsledků v testech se nespokojenost vyjádřená názorově projevuje více u rodičů dívek. Naše analýza samozřejmě nemůže postihnout případné nedostatky základního vzdělávání při formování ochoty žáků a celé společnosti k jejich dalšímu vzdělávání. Je možné, že v době přechodu patnáctiletých na střední školy bývá už u řady j edinců předem rozhodnuto bez ohledu na středoškolskou vzdělávací nabídku. Kvantitativní velikost námi měřených diskrepancí se do velké míry odvíjí od použitých měřítek diskrepancí. Protože chybí nějaký standard nebo mezinárodní srovnání, je obtížné vyslovit konečný soud o tom, zda jsou odhalené diskrepance relativně velké či malé, zda rostou či klesají v čase. Proto se jako další směr výzkumu nabízí analýza toho, nakolik námi měřené diskrepance souvisejí s rozdíly mezi nabídkou a poptávkou napříč okresy. Jako možný metodologický přístup se nabízí využít rozdílů v demografických změnách, tj. v poklesu velikosti věkových kohort mladých v různých okresech během posledních 15 let. Diskrepance v důsledku strukturálního nesouladu mezi nabídkou a poptávkou podle typů škol by měly být, na základě našeho chápání problému párování, menší v okresech, kde došlo k výraznějšímu demografickému poklesu, za předpokladu fixní nabídky. Alternativním přístupem může být porovnání s dodatečným šetřením žáků, kteří přešli na střední školu až po zavedení změn v mechanismu přijímacího řízení ve školním roce 2004/2005. Další možnost relativního srovnání nabízí mezinárodní dimenze šetření PISA 2003, které však neobsahuje názorovou část rodičovského dotazníku. Kvalita alokačních procedur při přechodu na střední školu by měla být předmětem dalšího studia také proto, že má často fatální vliv na životní osudy mnoha mladých lidí. 246 2.5. Kdo a proč končí v učňovských oborech? Arnošt Veselý 2.5.1. Úvod - proč a jak analyzovat střední odborné vzdělávání? Oblast vzdělávání přitahuje různé metafory o cestování. Odborníci zabývající se vzděláváním nechají žáky a studenty procházet různými „vzdělávacími cestami" (pathways), které směřují k nějaké „konečné stanici" (destinations). Přitom analyzují různé vzdělávací koleje na této cestě (tracks), hledají slepé uličky ve vzdělávacím systému (dead-ends), nebo naopak mosty (bridges), které různé vzdělávací cesty spojují. Pokud se přidržíme těchto metafor, je tato kapitola věnována těm vzdělávacím cestám ve středním vzdělávání, které připravují žáky především na vstup na trh práce a nikoliv na další studium a jsou tedy z hlediska studia na terciární úrovni „konečnou stanicí". V kontextu České republiky se jedná především o učební obory středních odborných učilišť. Budeme se ale zabývat také další součástí odborného vzdělávání, tj. maturitními obory středních odborných škol a učilišť, které připravují jak na vstup na trh práce, tak na případné další studium. Ačkoliv se v České republice výzkumníci, politici ani média o problematiku středního odborného vzdělávání příliš nezajímají,1 v zahraničí probíhají ostré výměny názorů o jeho funkcích a přínosech, a to jak z hlediska jednotlivce, tak celé společnosti. Lze přitom odlišit přinejmenším čtyři aspekty těchto diskusí, které jsou relevantní z hlediska této monografie (tabulka 1). První se týká účinnosti, s jakou odborné vzdělávání plní své funkce, tedy zejména přípravu na trh práce, ale také na další vzdělávání. Druhý aspekt se týká prostupnosti vzdělávacího systému, tj. do jaké míry vstup do odborného vzdělávání determinuje další vzdělávací možnosti. Třetí aspekt se týká svobody volby, tj. nakolik je účast v odborném vzdělávání dobrovolná a nakolik vynucená nedostatečnou nabídkou. Konečně čtvrtým aspektem je sociální spravedlnost, tj. míra meritokratičnosti daného vzdělávacího systému. Existuje však i mnoho dalších důležitých aspektů středního odborného vzdělávání, kterým se v této stati nevěnujeme, ale které je vhodné alespoň zmínit. Jedním z nich je ekonomická efektivita a návratnost investic do vzdělávání. Závěry empirických studií oscilují od převážně kladných zjištění (Ryan, 1998) až po názor, že preference odborného vzdělání na úkor všeobecného může na makroekonomické úrov- 1 Výjimkou jsou práce pracovníků Národního ústavu odborného vzdělávání, kteří realizovali mimo jiné množství výzkumů o uplatnění absolventů odborných škol a učilišť na trhu práce. 247 Tabulka 1. Hlavní aspekty analýzy odborného vzdělávání z hlediska rovného přístupu ke vzdělání Dimenze Struktury, procesy a instituce Hlavní indikátory Příklady prací Účinnost - vazba na trh práce - provázanost s dalším vzděláváním - obsah vzdělávání - míra nezaměstnanosti — podíl absolventů dále pokračujících ve studiu Shavit, Můller (2000) Prostupnost - stratifikace vzdělávacího systému a možnost přestupu z jedné „koleje" na jinou - účast absolventů středního odborného vzdělávání v terciárním vzdělávání Hilmert, Jacob (2003) Svoboda volby - mechanismus tvorby poptávky a nabídky po vzdělávání — soulad mezi skutečným a preferovaným oborem studia Kerckhoff (1976) Sociální spravedlnost - procesy alokace žáků do jednotlivých vzdělávacích proudů - korelace mezi sociálním původem a vzdělávacím proudem Jones, Vanfossen, Ensminger (1995) Zdroj: autor ni vést k pomalejšímu ekonomickému růstu (Krueger, Kumar, 2002). Jisté je, že střední odborné vzdělávání se musí přizpůsobovat vznikající znalostní ekonomice a jeho analýza si zasluhuje prvořadou pozornost (Cairney, 2000). Jinou a velmi aktuální otázkou je sociální klima odborných škol. Některé studie například poukázaly na to, že neakademické vzdělávací „koleje" (jako jsou učňovské školy) trpí vyšší prevalencí sociálně-patologických jevů (jako např. zneužíváním návykových látek či šikanou) a neuspokojivým školním klimatem (Schafer, Polk, 1972; Kelly, 1978; Allison, 1992). Hlavním mechanismem, který zvyšuje riziko delikvence, se přitom ukázal kolektiv a specifická kompozice žáků a nikoliv individuální akademické výsledky či vztah ke vzdělání. Tyto výsledky však byly dosaženy převážně na amerických datech. Sociálním klimatem a sociálně patologickým jevům na středních odborných školách a učilištích v České republice se doposud nikdo systematicky nevěnoval. Dostupná empirická evidence však naznačuje, že situace není příliš příznivá ani u nás. Veselý (2004) například na datech z PISA 2000 prokázal, že žáci učebních oborů se cítí mnohem více sociálně izolováni než žáci oborů maturitních oborů, a to i po kontrole pro sociálně-ekonomický status, akademické výsledky a další proměnné. Protože odborné vzdělávání je zasazeno v určitém konkrétním ekonomickém, sociálním a kulturním kontextu, jeho funkci a efekty nelze zevšeobecňovat. Z tohoto důvodu začínáme práci velmi stručným nástinem variability systémů odborného vzdělávání a efektů, které tyto různé systémy způsobují. Následuje stručný přehled o středním odborném vzdělávání v ČR, vymezení teoretických přístupů, hypotéz 248 a metodologie. Teprve poté provádíme analýzu odborného vzdělávání v České republice z hlediska jeho účinnosti, prostupnosti, svobody volby a sociální spravedlnosti na datech PISA 2003 a PISA-L. 2.5.2. Střední odborné vzdělávání v mezinárodní perspektivě Ve většině vzdělávacích systémů existuje již na vyšší střední úrovni vzdělávání (ISCED 3) rozlišení mezi „všeobecným" a „odborným/profesním" vzděláváním. Typy a specifika těchto škol se velmi liší stát od státu, ale obecně lze říci, že zatímco všeobecné studijní programy připravují žáky na další studium, odborné vzdělávání připravuje žáky především na vstup na trh práce (Shavit, Müller, 2000). Země se velmi liší v poměru mezi odborným a všeobecným vzděláváním (graf A v příloze). V anglicky mluvících zemích (USA, Kanada, Velká Británie či Irsko) je tradičně preferováno všeobecné vzdělání, zatímco v zemích středoevropských (Německo, Rakousko, Česká republika, Slovensko) vzdělání odborné.2 Odborné vzdělávání nabývá velmi různorodých podob a zahrnuje jak výlučně školní vzdělávání, tak učňovskou přípravu probíhající jak ve škole, tak v podnicích. Z tohoto důvodu ani terminologie není zcela jednoznačná. V praxi se často užívá zkratky VET (yocational education and training) nebo VOTEC (vocational and technical education and training) zahrnující všechny formy odborného vzdělávání a přípravy. Anglický výraz vocational (francouzsky professionnel) přitom většinou označuje profesní přípravu či vzdělávání k výkonu dělnických a obdobných povolání, technical (francouzsky technique) odborné vzdělávání či přípravu" k výkonu středních funkcí různého typu a obsahového zaměření (OECD, 1998b). České střední odborné školy (SOS) jsou překládány jako secondary technical schools a střední odborná učiliště (SOU) jako secondary vocational schools. Různorodost forem a efektů středního odborného vzdělávání je nej lepší dokumentovat na konkrétních příkladech. V Německu začíná povinné školní vzdělávání v šesti letech, po čtyřech letech společného vzdělávání jsou žáci rozděleni do tří odlišných vzdělávacích proudů (Mortimer, Krieger, 2000; Průcha, 1999). Asi 30 % nejúspěšnějších vstupuje na gymnázium (Gymnasium), které poskytuje devítileté vzdělávání připravující na vstup na vysokou školu. Druhým typem vzdělávacího proudu je hlavní škola (Hauptschule), ta obsahuje 5.-9. ročník a zajišťuje všeobecné vzdělávání, ovšem již s orientací na budoucí odbornou přípravu pro povolání s převážně manuálními činnostmi. „Reálka" (Realschule) stojí mezi gymnáziem a hlavní školou. Poskytuje prohloubenější všeobecné vzdělávání pro další odborné vzdělávání. Absolventi reálky nejčastěji pokračují v některém druhu odborné školy; Německý vzdělávací systém je vysoce stratifikovaný (hierarchické uspořádání středních 2 Jde o důsledek společného historického vývoje v období industrializace, kdy se kladl důraz na střední odborné vzdělání jakožto přípravu k profesím (Benavot, 1983). 249 škol), standardizovaný, pokud jde o vzdělávací obsah a výstupní certifikáty, a je velmi silně propojen s konkrétními profesemi na trhu práce. Je charakteristický svou schopností strukturovat tok žáků ze školy do práce (Maurice, Sellier, Silvestře, 1986). Ostrým protikladem k německému systému je vzdělávací systém USA. Střední školy zde nejsou stratifikovány a s malými výjimkami všechny poskytují všeobecné vzdělávání. Ačkoliv zde existují různé vzdělávací „koleje" uvnitř jednotlivých škol, tyto jsou většinou jen velmi volně definované a vztah mezi studovanými předměty a příslušností k určité „koleji" není nikterak silný. Systém je značně decentralizovaný a nestandardizovaný. Závěrečné diplomy po ukončení 12 let docházky jsou pro všechny stejné, ať už žák navštěvoval především kurzy připravující na vysokou školu, či především prakticky orientované kurzy. V důsledku toho jen nepatrné množství závěrečných diplomů ze střední školy má nějakou bezprostřední relevanci k určité profesi či pozici na trhu práce (Kerckhoff, 2000). Švédsko zvolilo ještě zcela jiný přístup (Průcha, 1999, s. 120-121; OECD, 1998d). Funguje zde jednotný typ vyššího sekundárního vzdělávání, který zabezpečuje jak vše-obecnoUj tak odbornou přípravu. Po úspěšném ukončení devítileté společné základní školy (kdy je žákůmjiž 16 let) vstupují žáci na gymnaziální školu (gymnasieskolá). Tato tříletá škola je určena pro všechnu mládež daného věku a připravuje tedy jak na trh práce, tak na další studium. Kurikulum má dvě části: společnou pro všechny gymnaziální školy a specifickou pro jednotlivé vzdělávací programy. Těchto centrálně stanovených vzdělávacích programuje celkem šestnáct: dva programy připravují k vysokoškolskému studiu, čtrnáct má odborné zaměření. Většina programů se ještě ve druhém ročníku dále diferencuje, specializuje a přizpůsobuje potřebám obcí. V odborně zaměřených programech je nejméně 15 % z celkového času studia vyhrazeno pro praktickou přípravu na pracovištích. Odborné vzdělávání je poskytováno pro široké obory („práce s kovem"), je vyučováno záMadním principům a neexistuje příliš úzká specializace. Typ organizace středního odborného vzdělávání je velmi úzce provázán s institucionálním uspořádáním tržního sektoru (velikost firem, firemní kultura, typ řízení atd.) a se sociální politikou daného státu. Vyšší střední vzdělávání slouží v různých zemích vždy trochu jinému účelu, například diskuse o optimálním poměru mezi obecnými a specifickými (úzce odbornými) dovednostmi musí být vždy provázána s úvahami nad jejich sociálním a ekonomickým kontextem. V tomto ohleduje velmi podnětná práce Estevez-Abe, Iversen, Soskice (2001), která teoreticky i empiricky dokladuje jisté shluky zemí podle jejich vzdělávacího systému, sociální ochrany a hospodářského systému. Podle těchto autorů mají lidé tendenci investovat spíše do obecných - a tedy přenositelných - dovedností než do dovedností, které jsou specifické pro práci v určité firmě nebo dílčím oboru (firm- and industry-specific skills). Bez jakýchkoliv institucionálních opatření jsou investice do specifických dovedností vždy riskantní. Podle autorů tak důležité nástroje sociálního státu (ochrana zaměstnanosti, sociální zabezpečení v nezaměstnanosti a kolektivní vyjednávání o mzdách) slouží jako pobídka pro zaměstnance, aby investovali do specifických a těžko přenositelných dovedností. Tato sociální ochrana však zároveň zvyšuje jejich závislost na 250 zaměstnavateli a jejich zranitelnost vůči změnám na trhu. Naopak čím více je nejistoty a čím méně ochrany, tím větší je ochota investovat do obecných dovedností, které jsou zdrojem individuální mobility a flexibility, ale jsou také zdrojem ekonomické konkurenceschopnosti firem z důvodu levnější pracovní síly. Na straně druhé systémy založené na specifických dovednostech mají tendenci vytvářet egalitářštější společnost s menšími rozdíly mezi lidmi. Podle autorů to není dáno primárně samotnou sociální ochranou, ale právě daným typem systému odborného vzdělání. Pro přibližně třetinu žáků s nejmenšími studijními předpoklady představuje odborné vzdělání nej lepší a vlastně jedinou příležitost jak zvýšit svou hodnotu na trhu práce (Estevez-Abe, Iversen, Soskice, 2001, s. 156). Kdyby tito lidé měli pouze všeobecné vzdělání, nemohli by zdaleka soutěžit na trhu práce a propadli by se do nekvalifikovaných profesí. Ještě jinak řečeno: systémy, které neposkytují odborné vzdělávání, nabízejí studijně podprůměrným absolventům středních škol podstatně menší návratnost investic do vzdělání než systémy, které připravují přímo na specifické profese. Oproti tomu málo standardizovaný a strukturovaný systém - jako jev USA - vede k tomu, že absolvent střední školy, který nevstupuje rovnou na vysokou školu, prochází poměrně dlouhým obdobím hledání optimálního zaměstnání (floundering), což je mnohými nahlíženo jako zcela neproduktivní období, a tedy neefektivní způsob přípravy (Hamilton, 1990). Pro jiné je to však znak otevřeného systému podporujícího pocit příležitosti a vzestupné mobility (Turner, 1960). Závěr z tohoto krátkého exkurzu je zřejmý: každý systém odborného vzdělávání má své slabé a silné stránky a vždy je třeba kombinovat několik různých úhlů pohledu. 2.5.3. Střední odborné vzdělávání v ČR Český vzdělávací systém je mnohem podobnější německému než švédskému či americkému. Také zde na vyšší sekundární úrovni převažuje odborné vzdělávání, avšak způsob výběru do odborné/všeobecné větve probíhá v pozdějším věku a odborné vzdělávání a příprava zde není tak úzce vázána na konkrétní profesi na trhu práce. Odborné vzdělávání také vždy zahrnuje složku všeobecnou a na středních odborných školách se navíc realizuje model tzv. dvojí kvalifikace, tj. jak odborné přípravy pro určitou profesi, tak přípravy na vysokoškolské studium. Převážná část populace (asi 92 %) v České republice pokračuje po ukončení základní školy ve vzdělávání. Nový školský zákon člení střední vzdělávání podle dosahovaných stupňů vzdělání do tří kategorií: střední vzdělání, střední vzdělání s výučním listem a střední vzdělání s maturitní zkouškou. Protože toto členění je příliš hrubé, je vhodnější vycházet z klasifikace kmenových oborů vzdělávání (KKOV), která stanovuje soustavu oborů vzdělávání, a to jak podle obsahu vzdělávání (např. strojírenství a strojní výroba, zdravotnictví, všeobecné vzdělávání), tak podle dosaženého vzdělání (např. střední odborné vzdělání s výučním listem). 251 Kategorizace podle realizovaných oborů vzdělávání má také podstatně větší výpovědní hodnotu než kategorizace podle názvu, kterými jsou střední školy označovány (gymnázium, střední odborná škola, střední odborné učiliště, odborné učiliště, učiliště). Na některých typech středních škol (např. středních odborných učilištích) se totiž mohou realizovat různé studijní a učební obory, které se podstatně liší jak svým obsahem, tak možnostmi, které jejich absolvování nabízí. Situaci může dále zamlžovat i to, že po roce 1989 došlo k několika změnám ve způsobu označování středních škol (např. zavedení integrované střední školy a postupné upouštění od tohoto označení). V souladu se zavedenou praxí je tak účelné využívat následující kategorizaci středoškolského vzdělávání (Vojtěch, Úlovcová, Trhlíková, Festova, Kalouskova, Sukup, 2004; Vojtěch, Festova, Sukup, 2005): - Učební SOU (kategorie E, H podle KKOV) - umožňuje dosáhnout středního vzdělání s výučním listem: zahrnuje žáky tříletých a dvouletých učebních oborů, kteří po absolvování získají výuční list; v této skupině jsou zahrnuti i žáci oborů učilišť (U), což jsou obory pro žáky s neukončeným základním vzděláním, a žáci oborů odborných učilišť (OU), protože ti rovněž získávají výuční list. Výuční list neumožňuje vstup na terciární úroveň vzdělávání. Absolventi učebních oborů mohou pokračovat ve studiu na vysoké nebo vyšší odborné škole pouze tehdy, pokud úspěšně absolvují dvouleté nástavbové studium stejného nebo příbuzného zaměření ukončené maturitní zkouškou. - Studijní SOU (kategorie L) - umožňuje dosáhnout středního vzdělání s maturitní zkouškou: zahrnuje žáky studijních oborů SOU. Ti po absolvování získají maturitní vysvědčení, součástí jejich přípravy je i odborný výcvik, takže jsou vlastně i vyučeni, i když výuční list nedostávají, jsou tedy připraveni pro náročné dělnické práce a mají i předpoklady pro výkon nižších řídicích funkcí, mohou přímo vstupovat do terciárního vzdělávání. - Nematuritní SOS (kategorie J) - umožňuje dosáhnout středního vzdělání: zahrnuje žáky dvouletých nebo tříletých (podle nového školského zákona již pouze dvouletých) oborů středních odborných škol, kteří po absolvování získají vysvědčení o závěrečné zkoušce. Podíl této přípravy je minimální, do roku 1996 šlo převážně o žáky oborů „rodinná škola", po roce 1997 převažující část tvoří žáci oborů speciálních škol. - Maturitní SOS (kategorie M) - umožňuje dosáhnout středního vzdělání s maturitní zkouškou: zahrnuje žáky čtyřletých (dříve výjimečně i pětiletých) studijních oborů SOŠ, ti po absolvování získají maturitní vysvědčení. - Gymnázium (kategorie K) - umožňuje dosáhnout středního vzdělání s maturitní zkouškou ve všeobecném studijním programu. Vývoj počtu a podílu žáků za posledních deset let, vstupujících do zmíněných kategorií, je uveden v grafu B a C v příloze. Z grafů je patrné, že růst podílu žáků v gymnáziích se zastavil v roce 1999 a činí kolem 18 %. Více než 80 % žáků tedy prochází středním odborným vzděláváním. V roce 2004 vstoupilo do maturitních 252 oborů SOŠ skoro 39 % žáků, do nematuritních oborů SOŠ pak pouze 1 %. Proporce u SOU byla opačná: do maturitních oborů vstoupilo jen kolem 6 % a do učebních (nematuritních) oborů 35 % žáků z celkového počtu nově přijatých. Vývoj proporcí žáků v jednotlivých kategoriích byl dán především politikou ministerstva školství. Protože podíl žáků v maturitních oborech SOU a v nematuritních oborech SOU byl malý a víceméně konstantní, docházelo především ke změnám mezi podílem žáků v učebních oborech SOU a maturitních SOŠ oborech. Po poměrně prudkém poklesu podílu žáků v učebních oborech v letech 1989-1997 došlo k jejich navyšování po roce 1997 a k opětovnému snižování po roce 2001. Ačkoliv po roce 1989 došlo k uvolnění direktivního řízení3 a mnohem více byl respektován zájem žáků a rodičů, vývoj podílů v jednotlivých kategoriích středního vzdělávání více odráží způsob regulace vzdělávací nabídky ze strany MŠMT ČR a demografické změny (ubývání žáků) než poptávku po středním vzdělávání. Celkový podíl žáků vstupuj ících do maturitních oborů se za posledních deset let zvýšil téměř o 10 % a v roce 2004 činil skoro 64 % (graf C v příloze). I tak ale vstupuje více než třetina žáků do oborů, po jejichž absolvování nemůže bezprostředně pokračovat ve studiu na terciární úrovni. A právě na analýzu této skupiny se nyní zaměříme. 2.5.4. Teoretická východiska a sledované hypotézy Účinnost, prostupnost, svoboda volby a sociální spravedlnost Odborné vzdělávání budeme analyzovat ze čtyř hledisek. Prvním hlediskem je účinnost (effectiveness), s jakou odborné vzdělávání plní funkce, které se od něj očekávají. Stejně jako ostatní vzdělávací instituce i střední odborné vzdělávání přitom plní celou řadu funkcí. Mimo jiné jde o funkci socializační, kvalifikační, vzdělávací, selektivní, ochrannou, integrační a některé další (Ballantine, 2001, s. 28; Veselý, 2005). Tyto funkce mohou být vzájemně kontradiktorní. Z našeho pohledu je důležitý zejména konflikt mezi funkcí kvalifikační (tj. přípravou na určitou profesi a vstupem na trh práce) a funkcí selektivní (tj. „tříděním" žáků podle jejich studijních výsledků). Jedním z hlavních sporů je, má-li se na střední odborné vzdělávání pohlížet jako na „efektivní sociální síť", která zvyšuje zaměstnatelnost absolventů a snižuje riziko nezaměstnanosti, nebo jako na „odvedení" (diversion) žáků od cesty k vyššímu vzdělání (Shavit, Müller, 2000). Podle prvního názoru, opírajícího se zejména o teorii lidského kapitálu, zvyšuje odborné vzdělávání schopnosti a dovednosti učňů a žáků a tím zvyšuje jak jejich zaměstnatelnost, tak jejich příjmy. Autoři z tohoto proudu (Bishop, 1989; Blossfeld, 1992) předpokládají, že odborné vzdělávání vybavuje žáky znalostmi a dovednostmi, které zvyšují jej ich produktivitu v práci, tím se 3 Před rokem 1990 byly počty žáků ve středním vzdělávání určeny direktivně podle struktury tehdejšího hospodářství: 60 % žáků se muselo vzdělávat na učilištích, 25 % ve středních odborných školách a 15 % na gymnáziích. 253 zvyšuje zájem zaměstnavatelů o ně a následně také jejich šance na slušný výdělek. Podle druhého názoru je ostré dělení na všeobecné a odborné vzdělávání neospravedlnitelným štěpením žáků do dvou hierarchicky uspořádaných skupin vedoucích k zcela odlišným životním drahám. Autoři z tohoto proudu (Oakes, 1985; Gamoran, Mare, 1989) tvrdí, že toto dělení žáků do různých studijních „kolejí" {tracking) je mechanismem, který vede k reprodukci sociálních nerovností mezi generacemi. Empirické výzkumy ukazují, že oba názory mají alespoň částečnou pravdu. Odborné vzdělávání zpravidla snižuje pravděpodobnost pokračování studia na terciární úrovni, zároveň však snižuje riziko nezaměstnanosti a zvyšuje šance na zaměstnání v profesi kvalifikovaných dělníků (Aram, Shavit, 1995). Druhým hlediskem je prostupnost vzdělávacího systému. Nejde tu přitom ani tolik o prostupnost formální, jako o prostupnost faktickou, tj. nakolik zařazení do odborného vzdělávání předurčuje další vzdělávací možnosti. Nás přitom nejvíce zajímá, jaké procento absolventů odborných škol pokračuje dále ve studiu na terciární úrovni. Podle jedné teorie (Hilmert, Jakob, 2003) je odborné vzděláním „objížďkou", tj. delší trasou ke studiu na vysoké škole. Právě tato delší cesta může odrazovat a odvést od studia potenciálně schopné žáky. Je nepopiratelné, že země s vysokým poměrem středního odborného vzdělávání (Německo, Rakousko, Francie) mají relativně malý počet studujících na terciární úrovni a naopak země s převážně všeobecným vzděláváním masivně investují do terciárního vzdělávání (Estevez-Abe, Iversen, Soskice, 2000, s. 172). Třetím aspektem je míra svobodné volby. Ve většině vzdělávacích systémů bylo v minulosti všeobecné vzdělávání vyhrazeno pro úzkou elitu, zatímco přístup k odbornému vzdělávání byl otevřen mnohem širším vrstvám. Všeobecné střední vzdělávání je dodnes ve světě považováno za prestižnější a perspektivnější z hlediska dalšího vzdělávání i pozdějšího uplatnění na trhu práce (Archer, 1979; Kerckhoff, 2000). Proč tedy tak vysoké procento žáků končí v učňovských oborech? Jde o nedobrovolnou volbu vynucenou nedostatkem preferovaných vzdělávacích příležitostí a vysokou selektivitou vzdělávacího systému? Nebo jde o více méně dobrovolnou volbu vyplývající z odlišných profesních a životních orientací a odlišných individuálních schopností určité skupiny mladých lidí? Nebo jde o složitou kombinaci individuálních a strakturálních faktorů, kde se individuální aspirace odvíjí od reálných možností, které systém nabízí? Existují dva základní teoretické přístupy k výše položené otázce, které můžeme označit jako alokační a socializační model (Kerckhoff, 1976). Podle alokačního modelu je jedinec značně ovlivněn - až determinován - sociálními institucemi, a to, čeho dosáhne, je podmíněno tím, co je mu těmi institucemi umožněno. Dosažení či nedosažení určitého vzdělání či statusu je dáno strukturálními omezeními, aplikací selektivních kritérií ve vzdělávacím systému a na člověku nezávislých bariérách. Alokační model tedy vysvětluje přítomnost jednotlivců v méně prestižních a perspektivních vzdělávacích větvích nedostatečnou nabídkou. Podle socializačního modelu je jedinec naopak relativně svobodný uvnitř sociálního systému a příčiny 254 dosaženého vzdělání a statusu spočívají v člověku samotném - v jeho schopnostech, ambicích a ctižádosti. Klíčovou součástí socializačního modeluje - kromě zděděného sociálně-ekonomického statusu a schopností - sociálně-psychologický koncept vzdělanostních a profesních aspirací. Socializační model tedy odkazuje především na poptávku po vzdělání. Oba modely jsou přitom spíše komplementární než navzájem se vylučující. Například životní plány a vzdelanostní aspirace jsou silně podmíněny širším společenským kontextem (viz: Matějů, kapitola 2.1.). Jde o dvě stránky jedné mince: nabídka reaguje na poptávku a naopak. Na straně druhé jak poptávka, tak nabídka vzdělání se mění velmi pomalu a dochází tak k nerovnováze mezi nimi. Lze předpokládat, že k nerovnováze mezi nabídkou a poptávkou dochází především v silně stratifikovaných vzdělávacích systémech, kde jsou určité vzdělávací „koleje" lepší než jiné. Konečně čtvrtým hlediskem je sociální spravedlnost. Zde je hlavní otázkou to, do jaké míry je vzdělávací systém meritokratický (založený na osobních dispozicích a motivaci žáků) a do jaké míry je vstup do méně prestižních vzdělávacích větví ovlivněn nemeritokratickými faktory jako sociálně-ekonomický status rodičů či jejich sociální a kulturní kapitál. Mnoho studií prokázalo silný vztah mezi akademickými výsledky ve škole a zařazením do určité vzdělávací větve (Carbonaro, 2001). Bylo však také mnohokrát prokázáno, že vzdělávací dráhu nelze vysvětlit čistě osobními dispozicemi žáka, ale že souvisí i se sociálně-ekonomickým statusem rodičů a dalšími faktory rodinného zázemí (Jones, Vanfossen, Ensminger, 1995; Vanfossen et al, 1987). Vzdelanostní reprodukce byla prokázána i na českých datech, a to jak před rokem 1989, tak po něm (Matějů, Tuček, Rezler, 1990; Matějů, Řeháková, 1992a; Matějů, Straková, 2005; Průša, Průšová, 1997). Mezigenerační srovnání vzdelanostní struktury české populace podle vzdělání otce v letech 1992 a 1999 naznačují, že 90. léta 20. století nikterak výrazně nezvýšila šanci potomků rodičů s nízkým vzděláním na vyšší vzdělání (Katrňák, 2004). Sledované hypotézy Hledisko účinnosti a prostupnosti nás vedlo k následujícím hypotézám, které společně ověřujeme v subkapitole 2.5.6.: Hl: Učební obory jsou účinnou sociální sítí před rizikem nezaměstnanosti. H2: Absolventi učebních oborů mají přibližně stejně dobré uplatnění jako absolventi maturitních oborů. H3: Většina absolventů učebních oborů si dodělává maturitu formou dvouleté nástavby. H4: Jen malé procento absolventů učebních oborů pokračuje ve studiu na terciární úrovni. Koncepce alokačního a socializačního modelu nás spolu s výše uvedenými fakty o vzdělávacím systému ČR a jeho vývoji vedla k následujícím hypotézám, které ověřujeme v subkapitole 2.5.7.: 255 Hl: Učební obory jsou nejméně preferovaným typem studia po ukončení základní školy. H2: Učební obory jsou do značné míry „volbou z nouze" a nachází se zde mnoho mladých lidí, kteří by raději volili maturitní obor. H3: Poptávka po maturitním vzdělávání j e neuspokoj ená, zatímco nabídka učebních oborů je pestrá a dobře dostupná. H4: Většina učňů a jejich rodičů aspiruje na zisk maturity, nikoliv na studium na vysoké škole. H5: Z důvodu generační změny nahlížejí rodiče pozitivněji na učební obory než samotní učni. Na základě literatury odhalující faktory zařazení žáka do akademické větve nebo odborné přípravy (Alexander, Mcdill, 1976; Alexander, Cook, Mcdill, 1978; Gamo-ran, 1992; Hallinan, 1992,1996; Pallas, Entwisle, Alexander, Stluka, 1994; Riordan, 2004) jsme formulovali následující hypotézy, které ověřujeme v subkapitole 2.5.8.: Hl: Spatný výsledek v testu matematické a čtenářské gramotnosti je nejsilnějším prediktorem zařazení do nematuritních oborů. H2: Chlapci a žáci z menších měst a vesnic vstupují s větší pravděpodobností do učebních oborů než dívky a žáci z větších měst, a to i po kontrole výsledků v testu matematické gramotnosti. H3: Žáci v maturitních oborech středních odborných škol mají podstatně lepší rodinné a sociální zázemí než učni. 2.5.5. Metodologie a zdroje dat V subkapitole 2.5.6. pracujeme především s obecně dostupnými statistickými daty a s údaji z Národního ústavu odborného vzdělávání. Ve zbytku textu pracujeme s daty z mezinárodního šetření PISA 2003, která vstoupila do mezinárodní analýzy (jde tedy o soubor očištěný o data za žáky devátých tříd a víceletá gymnázia, kteří nebyli součástí mezinárodního vzorku). K tomuto souboru byly dále připojeny odpovědi na doplňující žákovský dotazník a dotazník vyplněný rodiči. Analýza se zaměřuje na žáky, kteří navštěvují SOU či SOŠ v oboru bez maturitní zkoušky. Hlavní referenční skupinou pro srovnávací analýzu jsou přitom žáci maturitních oborů středních odborných škol a učilišť. Pro srovnání jsme v některých analýzách zahrnuli také žáky gymnázií (žáky čtyřletých gymnázií a žáky víceletých gymnázií v ročníku odpovídajícím 1. ročníku střední školy jsme sloučili do jedné kategorie). Naopak jsme z analýzy vyřadili žáky základních škol, žáky speciálních škol a žáky nižších ročníků víceletých gymnázií. Připomínáme, že na rozdíl od jiných mezinárodních šetření nebyli cílovou skupinou žáci navštěvující určitý ročník školní docházky, ale žáci ve věku patnácti let, tj. narození v kalendářním roce 1987. Výsledný vzorek je tedy po převážení a našich 256 výše uvedených úpravách reprezentativní z hlediska populace patnáctiletých žáků v 1. ročníku středních škol. Naopak není reprezentativní z hlediska žáků celého 1. ročníku (jsou zde i žáci starší, případně i mladší, kteří nejsou zahrnuti) ani z hlediska celé populace patnáctiletých žáků (skoro polovina patnáctiletých žáků totiž dochází ještě na základní školy či do nižšího ročníku víceletých gymnázií, případně do školy speciální). Z našeho hlediska je důležité, že jak na SOU, tak na SOŠ šlo výhradně o nově příchozí žáky 1. ročníku (tedy nikoliv o žáky opakující první ročník střední školy ani žáky vyššího ročníku). Vzhledem k věku lze usuzovat, že žáci vstoupili na školu bezprostředně po ukončení základní školy. Způsob výběru založený na věku a nikoliv na ročníku mimo jiné vedl k tomu, že do výběru se jen v minimální míře dostali žáci, kteří opakovali nějaký ročník základní školy.4 Při následující interpretaci je tedy třeba mít na paměti, že srovnáváme patnáctileté žáky dvou různých typů oborů škol a nikoliv tyto dva typy oborů samy o sobě. Lze usuzovat, že jak rozdíly mezi oběma typy oborů, tak jejich vnitřní variabilita by se zvětšily, kdybychom do výběru zahrnuli žáky všeho věku a všech ročníků. Zastoupení žáků v analyzovaném souboru uvádí tabulka 2. Protože žáci nematu-ritních oborů jsou v průměru starší (ať už z důvodu přestupu z jiných škol, či předchozího opakování ročníků), je v souboru podstatně méně žáků nematuritních oborů, než by šlo odvodit z celkového počtu žáků na středních školách. Doplněk k žákovskému dotazníku vyplnila naprostá většina žáků maturitních i nematuritních oborů. Oproti tomu proměnné z rodičovského dotazníku lze používat pouze orientačně vzhledem k nedostatečné návratnosti rodičovského dotazníku, a tedy velkému množství chybějící hodnot ve spojeném souboru.5 Tabulka 2. Zastoupení žáků v analyzovaném souboru (váženo) Mezinárodní žákovský dotazník PISA 2003 Doplněk k žákovskému dotazníku PISA-L Dotazník pro rodiče PISA-L TV % TV % TV % Gymnázium (čtyřleté + víceleté) 673 20,6 670 20,7 564 23,4 SOŠ, SOU s maturitou 1 778 54,4 1 759 54,4 1 294 53,7 SOŠ, SOU bez maturity 818 25,0 805 24,9 552 22,9 Celkem 3 269 100,0 3 234 100,0 2 410 100,0 4 V souboru není žádný žák maturitního oboru, který by někdy opakoval ročník. V nematuritních oborech je 17 žáků (2 %), kteří někdy opakovali nějaký ročník základní školy. 5 Celkem odpovědělo na rodičovský dotazník asi 74 % rodičů žáků středních škol. Návratnost dotazníků od rodičů gymnazistu byla nejvyšší (skoro 84 %). Návratnost dotazníků od rodičů maturitních oborů SOŠ a SOU činila méně než 73 % a u rodičů žáků v učebních oborech jen 67 %. 257 2.5.6. Účinnost a prostupnost středního odborného vzdělávání Jak plní střední odborné vzdělávání v České republice své hlavní funkce, tj. přípravu na vstup na trh práce a na další vzdělávání? Podívejme se nejprve, nakolik je účinnou „sociální sítí". Pokud porovnáme míru nezaměstnanosti čerstvých absolventů učebních a maturitních oborů, vidíme zcela markantní rozdíl (graf D v příloze). Nezaměstnanost absolventů učebních i studijních oborů SOU byla v posledních dvou letech asi o 6 procentních bodů vyšší než nezaměstnanost absolventů maturitních oborů SOS a celkově byla velmi vysoká - kolem 23 %. To nepodporuje výše zmíněnou teorii o tom, že učební obory jsou účinnou sociální sítí proti riziku nezaměstnanosti. V rámci objektivního výkladu je však třeba uvést, že nezaměstnanost mladistvých, kteří dokončili pouze základní školuje pravděpodobně ještě podstatně vyšší než u absolventů učebních oborů (Vojtěch, 2004a; MPSV, 2005). Údaje o počtech žáků s ukončeným nebo neukončeným základním vzděláním, kteří odcházejí ze škol a vstupují na trh práce, však nejsou k dispozici.6 Nicméně na základě propočtů z výběrového šetření pracovních sil lze odhadovat, že ve věkové kategorii 20-25 let dosahuje míra nezaměstnanosti mladých lidí se základním vzděláním 34 %, což je skoro trojnásobek míry nezaměstnanosti vyučených (13 %) a maturantů (11 %) v této věkové kategorii (Vojtěch, 2004, s. 33). Každopádně v protikladu s často medializovaným názorem, že absolventi „praktických a odborných oborů" snadno najdou pracovní uplatnění, je jejich skutečné uplatnění na trhu práce často komplikované. Zarážející je, že nezaměstnanost „jen" vyučených a vyučených s maturitní zkouškou je prakticky stejná. Zdá se tedy, že získání maturity na SOU nikterak nesnižuje riziko nezaměstnanosti. Podívejme se nyní na druhou důležitou funkci - přípravu na další vzdělávání. Tato funkce je úzce provázaná s dalším důležitým hlediskem, totiž faktickou prostupností vzdělávacího systému. Z tohoto pohledu je velmi důležité analyzovat zejména vývoj nástavbového studia pro absolventy učebních oborů.7 Absolvent nástavbového studia získá k výučnímu listu i maturitu a může buď pokračovat ve studiu na terciární úrovni, nebo si zlepšit kvalifikaci pro uplatnění na trhu práce. Výkyvy v počtech žáků vstupujících do nástavbového studia byly veliké (graf E v příloze). Zatímco v roce 1989 v denní formě toto studium neexistovalo, po roce 1993 začíná nárůst a v roce 1996 téměř polovina vyučených ihned po vyučení pokračovala ve vzdělávání v tomto studiu v denní formě. Následovalo administrativní 6 Naprostá většina mladých lidí, kteří ukončili vzdělávání jako absolventi základních škol, přichází na trh práce až po neúspěšném studiu na škole střední. Z důvodu odchodu žáků ze školy v průběhu školního roku počet nezaměstnaných se základním vzděláním tak v průběhu roku roste a chybí srovnatelný základ pro určení míry nezaměstnanosti. Nezaměstnanost mladistvých lidí, kteří právě vyšli ze základní a střední školy, tak nejde jednoduše porovnávat. 7 Přijímání do dříve rozšířeného pomaturitního studia bylo ukončeno v letech 1995-1996, zároveň však došlo k rozšíření vyššího studia a vzniku vyšších odborných škol. 258 omezování ze strany ministerstva a výrazný pokles počtu přijímaných. V posledních třech letech došlo k opětovnému zvýšení a ustálení počtu přijímaných na asi 12 tisíc do denního studia a kolem 11 tisíc do studia při zaměstnání. V roce 2003 to představovalo 51 % z počtu absolventů učebních oborů v daném roce (27 % v denním studium a 24 % ve studiu při zaměstnání). Pokud by všechny tyto nástavby byly úspěšné a byli do nich přijímáni pouze čerství absolventi učebních oborů, končilo by maturitou skoro 82 % středního vzdělávání. Toto číslo je však pouze hypotetickým konstruktem: nejoptimističtějším odhadem šance dosáhnout maturity pro současné žáky ve středním vzdělávání a také horní hranicí nabídky maturitního vzdělávání v současném vzdělávacím systému České republiky. Realita je ovšem podstatně méně příznivá. Pokud porovnáme počty absolventů nástavbového studia v roce 2004 s počty nově přijatých o dva roky dříve (o tři roky dříve u studia při zaměstnání), zjistíme, že nástavbové studium úspěšně absolvovalo 64 % žáků do něj přijatých (tabulka A v příloze). U denního studia je přitom úspěšnost podstatně vyšší než u studia při zaměstnání (73 % oproti 53 %). Protože do nástaveb nevstupují pouze čerství absolventi, je třeba výše zmíněné údaje doplnit daty z výzkumů. Longitudinální výzkum absolventů SOU realizovaný v letech 2000-2003 (Úlovcová, Berný, Šťastnová, Vymětalová, 2000; Trhlíková, Vojtěch, Úlovcová, 2003) ukázal, že přechod z učebního oboru do nástavbového studia zdaleka není přímý a bezproblémový. V roce 2000 chtělo ihned ve studiu pokračovat 40 % žáků (10 % až později a 26 % ještě nebylo rozhodnuto), podíl žáků, kteří v období od tří let po absolvování SOU skutečně úspěšně dokončili další studium, však činil pouze 22 % (14 % ještě studovalo). Příčin tohoto faktu je několik: nedokončení studia, časový posun (u mužů způsobený nástupem na vojenskou službu) a také nepřijetí ke studiu (asi 6 % absolventů). Z výzkumu také vyplynulo, že žáci, kteří v roce 2000 uváděli, že jsou ještě nerozhodnuti ohledně dalšího studia, v roce 2003 většinou deklarovali, že o studium neměli zájem. Můžeme tedy odhadovat, že absolventů učebních oborů, kteří to skutečně myslí s dalším studiem vážně, je maximálně 50 %. Protože asi třetina z nich studium nedokončí, dostáváme se k odhadu, že maximálně 30-35 % absolventů učebních oborů si dodělá maturitu. Dosažení maturity je však pro drtivou většinu absolventů středních odborných učilišť skutečně konečnou stanicí. Z tabulky B v příloze je patrné, že mezi maturitními obory SOU a SOS existuje obrovský rozdíl v počtu uchazečů a úspěšných uchazečů o vysokoškolské studium. V roce 2003 se jen 22 % maturantů na SOU ucházelo o studium na vysoké škole oproti 55 % maturantům ze SOŠ. Pouhých 14 % maturantů z SOU pokračovalo na vysoké škole oproti 36 % maturantům z SOŠ. Malý podíl přijatých absolventů SOU je dán jednak jejich nízkými vzdělanostními aspiracemi, jednak povahou přijímacího řízení, které znevýhodňuje absolventy odborných škol, zejména pak učilišť, oproti absolventům gymnázií (Burdová, Matějů, Procházková, 2003).8 Většina škol totiž stále hodnotí spíše odborné či všeobecné znalosti (včetně Vrz též kapitola 3.2. této monografie. 259 znalosti cizích jazyků) než schopnosti a obecné studijní předpoklady. To s výjimkou přijímacích zkoušek na technické vysoké školy zvýhodňuje žáky, kteří prošli spíše všeobecným než odborným vzděláním. Jak je vidět z propočtu v grafu F v příloze, střední školy se velmi liší v poměru mezi těmito složkami vzdělávání.9 Shrňme tedy závěry této části: - Učební obor snižuje riziko nezaměstnanosti jen pro ty, kteří by jinak opustili vzdělávací systém pouze se základním vzděláním. Studium na střední odborné škole a získání tzv. duální kvalifikace je oproti učebnímu oboru výhodné nejen z hlediska možnosti studia na terciární úrovni, ale také z hlediska pracovního uplatnění. - Získání maturity na SOU formou nástavby nikterak nesnižuje riziko nezaměstnanosti. - Vstup do učebního oboru výrazně determinuje další vzdělávací dráhu. Maximálně 30-35 % absolventů učebních oborů získá maturitu nástavbovým studiem a jen málo z nich pak pokračuje v terciárním vzdělávání. 2.5.7. Učební obor - svobodná volba? V této subkapitole si klademe následující otázky: - Nakolik byl vstup do učebního oboru dobrovolný? - Jaké jsou vzdelanostní aspirace žáků v učebních oborech a jaké jejich rodičů? - Jaký je názor na možnost naplnění těchto aspirací? - Jaké jsou hlavní překážky k naplnění těchto aspirací? Podívejme se nejdříve na to, jakou školu by si žáci volili, kdyby se znovu a sami rozhodovali. Vidíme sice, že více než polovina učňů by znovu volila SOU bez maturity, avšak kolem 30 % učňů by chtělo studovat SOU s maturitou a kolem 13 % SOS s maturitou (preference ostatních škol i žádného dalšího studia je v tomto ohledu zanedbatelná). Pokud se podíváme na preference žáků ostatních typů středních škol, je evidentní, že SOU bez maturity prakticky nikdo studovat nechce (graf l).10 To potvrzuje velmi nízkou prestiž a popularitu nematuritních oborů a také výrazný převis poptávky po maturitním vzdělávání nad nabídkou. Z hlediska vzdělávací politiky je alarmující, že kolem 45 % žáků v nematuritních oborech by raději docházelo na jiný typ školy, a to již v prvním ročníku studia! 9 Je potřeba také zmínit poměrně problematický obsah nástavbových kurzů z hlediska možnosti dále studovat na vysoké škole. Ve většině případů jde totiž o „podnikání v oboru", tedy vlastně o jakési další rozšíření přípravy na vstup na trh práce. 10 Pro zajímavost jsme provedli analýzu i na celém vzorku všech patnáctiletých žáků z výzkumu PISA, tj. včetně žáků základních škol a nižších ročníků víceletých gymnázií. Zjistili jsme, že v učebních oborech bez maturity by chtělo studovat pouze 8 % patnáctiletých žáků! 260 Graf 1. Preferovaná škola po skončení základní školy (v %) Otázka: Na jakou střední školu by ses ze základní školy hlásil(a), kdyby ses rozhodoval(a) zcela sám (sama)? ■ Gymnázium ■ SOŠ s maturitou B SOU s maturitou □ SOU, SOŠ bez maturity Gymnázium SOŠ + SOU SOU + SOŠ maturitní nematuritní Typ navštěvované střední školy Obraťme nyní pozornost k názoru rodičů. Jaké procento rodičů učňů by si přálo pro své děti jinou střední školu? 68 % rodičů uvedlo, že dítě zvolilo ke studiu tu školu, kterou si pro něj nejvíce přáli, což je asi o 14 % více než uvádějí jejich děti.11 Míra souhlasu rodičů učňů se školou, kterou jejich děti navštěvují, je nejnižší ze všech rodičů (u rodičů gymnazistu byla míra souhlasu 90 % a u rodičů žáků maturitních oborů odborných škol 80 %). Přesto je tento souhlas v absolutní míře poměrně vysoký a ukazuje, že učňovské školství je u jisté části populace stále značně populární. Zároveň to může být náznak jistého generačního posunu: Rodiče se zdají být o něco smířenější s tím, že jejich děti navštěvují učební a nikoliv maturitní obor, než jejich děti samotné. Pozitivnější je pohled na otázku, zda by učni volili znovu stejný obor (tabulka 3). Jen 14 % učňů uvedlo, že by zvolilo jiný obor, což je významně méně, než uvádějí žáci SOŠ s maturitou (19 %). Nízký je také podíl těch, kteří udávají, že při výběru konkrétní školy nebyla jiná možnost (6 %). Výše uvedené výsledky ukazují, že nabídka učebních oborů je dostatečně pestrá a specializovaná a že nematuritní obory jsou dobře dostupné. Potvrzují tak skutečnost, že nabídka míst ve většině nematuíitních oborů výrazně převyšuje poptávku. 11 Otázka nebyla položena zcela shodně pro rodiče a děti. U rodičů jsme se ptali přímo na to, zda jejich dítě zvolilo ke studiu tu střední školu, kterou by si pro něj nejvíce přáli, kdyby se rozhodovali zcela svobodně a bez jakýchkoliv omezení. U žáků jsme zjišťovali preferovanou školu nepřímo, tj. shodou mezi skutečně navštěvovanou a preferovanou školou. 261 Tabulka 3. Volba oboru v případě nové volby a možnost studovat daný typ školy (v %) Stejný obor studia v případě nové volby Nebyla jiná možnost ano ne velký vliv malý vliv žádný vliv SOŠ, SOU s maturitou 80,8 % 19,2 % 7,5 % 8,2% 84,3 % SOŠ, SOU bez maturity 86,0 % 14,0 % 6,5 % 7,5 % 86,1 % Celkem 83,4 % 16,6% 6,5 % 7,8 % 85,7 % Otázky: Kdyby ses rozhodoval(a) zcela sám (sama), vybral(a) by sis obor, který teď studuješ? Kdo měl jaký vliv na to, že studuješ právě na této škole? Nebyla jiná možnost. Jaké nejvyšší vzdělání by si sami učni a jejich rodiče přáli dosáhnout? Vidíme, že jen jedna čtvrtina učňů bude spokojena s vyučením, přes polovinu učňů by si přálo maturitu spojenou s vyučením v oboru, 11 % maturitu na střední škole a 4 % dokonce vysokou školu (graf 2). Aspirace rodičů jsou však ještě vyšší, a to především pokud jde o maturitu na střední odborné škole.12 Celých 83 % rodičů by si přálo pro své děti vyšší vzdělání než jen základní, vyučení anebo střední školu bez maturity. Zároveň je ale obrovský rozdíl mezi odpověďmi rodičů maturitních a ne-maturitních odborných škol, pokud jde o jejieh přání, aby jejich dítě studovalo vysokou školu. Zatímco jen okrajová část rodičů učňů by si přála (a tedy i potenciálně podporovala) studium svých dětí na vysoké škole, značná většina rodičů žáků v odborných školách s maturitou by si přála pro své děti vysokou školu. To naznačuje zcela odliš- Graf 2. Vzdelanostní aspirace učňů a jejich rodičů Otázky: Jakého nejvyššího vzdělání bys chtěl(a) nakonec dosáhnout? (žáci) Jaké nejvyšší vzdělání byste si přáli, aby Vaše dítě dosáhlo? (rodiče) ■ Vysokou školu ■ Vyšší odbornou školu ■ Střední odbornou školu s maturitou ■ Vyučení s maturitou □ Vyučení nebo střední školu bez maurity Děti Rodiče 12 Znovu musíme připomenout, že vzhledem k pouze 70% návratnosti rodičovských dotazníků nemůžeme zcela srovnávat názory žáků a rodičů. Lze se domnívat, že odpovídali především ti ambicióznější a aktivnější rodiče. 262 né orientace a aspirace rodičů dětí v maturitních a nematuritních oborech. Zarážející j e malá preference vyšších odborných škol. Je evidentní, že také názor na důležitost maturity a vysokoškolského studia se podstatně liší. 76 % rodičů učňů považuje maturitu za velmi nebo docela důležitou (graf 3). 31 % rodičů také uvádí, že je rozhodně nebo spíše důležité, aby dítě studovalo dále ještě po maturitě (graf 4). Je však také zřetelné, že rodiče učňů zdaleka nepovažují maturitu a další studium za tak důležité jako rodiče žáků v maturitních oborech. Graf 3. Důležitost maturity z pohledu rodičů různých typů škol Otázka: Jak je pro Vás důležité, aby Vaše dítě získalo maturitu? 100% 90% 80% 70% 60% 50% 40% 30% 20% 10% 0% Gymnázium SOS + SOU maturitní ■Blili SOU + SOŠ nematuritní ■ Zcela nedůležité ■ Nepříliš důležité H Docela důležité □ Velmi důležité Graf 4. Důležitost dalšího studia z pohledu rodičů různých typů škol Otázka: Jak je pro Vás důležité, aby Vaše dítě pokračovalo ve studiu i po maturitě? 100% 90% 80% 70% 60% 50% 40% 30% 20% 10% 0% Gymnázium SOS + SOU maturitní SOU + SOŠ nematuritní ■ Zcela nedůležité ■ Nepříliš důležité H Docela důležité □ Velmi důležité 263 Pro motivaci k dalšímu vzdělávání nejsou důležité jen samotné vzdelanostní aspirace, ale také subjektivní pocit, že je mohu skutečně naplnit. Jaké jsou tedy názory učňů na možnost dosáhnout vzdělání, o které usilují? Celkově spíše optimistické (graf 5). Z těch, co chtějí pouze výuční list, jen 7 % připouští, že se jim to spíše nebo rozhodně nepodaří. Z těch, co chtějí vyučení v oboru s maturitou, je to 18 %, a z těch, co chtějí maturitu na SOŠ, pak 25 %. Ti, co by chtěli dosáhnout vysokoškolského vzdělání, jsou samozřejmě nej skeptičtější, pokud jde o reálnou možnost dosáhnout vysněného vzdělání. Tyto výsledky naznačují, že většina učňů neshledává závažné překážky na cestě k maturitní zkoušce, zatímco k vysokoškolskému vzdělání již ano. Jak je vidět, více než polovina učňů předpokládá dosažení maturitní zkoušky, což se však zdá být příliš pozitivním očekáváním překračujícím současnou reálnou situaci (viz předchozí kapitola). Graf 5. Názory na možnost dosažení vzdelanostní ch aspirací — učni Otázky: Jakého nejvyššího vzdělání bys chtěl(a) nakonec dosáhnout? Myslíš, že se ti podaří tohoto vzdělání dosáhnout? 100% 90% 80% 70% 60% 50% 40% 30% 20% 10% 0% ■ ■ Rozhodně ne ■ Spíše ne H Spíše ano □ Rozhodně ano — Vyučení nebo střední školu bez maturity Vyučení s maturitou Střední odbornou školu s maturitou Vysokou školu Názory rodičů jsou velmi podobné. Celých 65 % rodičů, kteří chtějí pro své děti vyšší vzdělání než jen vyučení, je si jisto nebo docela věří tomu, že dítě tohoto vzdělání vskutku dosáhne. Přesto je pohled rodičů o něco skeptičtější, a to především pokud jde o možnost vyučení s maturitou (82 % učňů, kteří chtějí dosáhnout vyučení, věří, že se jim to podaří, oproti 67 % jejich rodičů). Nicméně, pokud dáme do souvislostí míru aspirací a očekávání, uvidíme, že celkem 54 % rodičů učňů očekává, že jejich dítě dosáhne alespoň maturitního vzdělání (65 % z 83 %). Lze tedy odvodit, že většina učňů a jejich rodičů nebere studium v nematuritním oboru jako definitivní ukončení vzdělávání. Naopak: většina si přeje maturitu a považuje studium v nematuritním obom za první stupeň na cestě k maturitě. 264 Graf 6. Názory na možnost dosažení vzdělanostních aspirací - rodiče učňů Otázky: Jaké nejvyšší vzdělání byste si přáli, aby Vaše dítě dosáhlo? Jak moc věříte, že Vaše dítě dosáhne vzdělání, které byste si pro něj přáli? ■ Jeto téměř vyloučené ■ Spíše tomu nevěřím B Docela tomu věřím □ Jsem si tím úplně jist/a Vyučení nebo střední školu bez maturity Vyučení s maturitou Střední Vysokou odbornou školu školu s maturitou Graf 7. Subjektivní překážky učňů na cestě k vyššímu vzdělání než k vyučení (rozhodně + spíše ano v %) Otázka: Mohly by být následující skutečnosti pro tebe překážkou na cestě k tomuto vzdělání? Jiný názor rodičů Preferovaná škola je příliš daleko Zdravotní stav Studovat není levné Nedostatek vlivných známých Slabá vůle a málo odhodlání O obor je moc velký zájem Dosavadní známky a studijní výsledky Přijímací zkoušky 0% 10% 20% 30% 40% 50% 60% Poznámka: Analýza omezena jen na učně, kteří chtějí mít vyšší vzdělání než vyučení (N = 532) 265 Podívejme se nyní podrobněji na tu skupinu učňů, která by chtěla dosáhnout vyššího vzdělání než jen vyučení. Jaké překážky shledávají učni v cestě za vysněným vzděláním (graf 7)? Na prvním místě to jsou jejich dosavadní studijní výsledky a přijímací zkoušky (56 %) následované příliš vysokým zájmem o obor, a tedy i velkou konkurencí (42 %) a slabou vůli a odhodláním (34 %). Kolem pětiny považuje za překážku nedostatek vlivných známých, nedostatek finančních prostředků na studium a zdravotní stav. Nejméně často zmíněnou překážkou byla geografická nedostupnost školy a jiný názor rodičů. Ačkoliv byl jiný názor rodičů relativně nejmenší překážkou na cestě k vyššímu vzdělání, přesto se zdá být tento faktor významný u více než 10 % učňů. A jaké překážky shledávají rodiče? Z těch, co si přejí pro své dítě pouze vyučení, shledává nějaké překážky v dosažení tohoto cíle pouze 9 % rodičů. Z těch, co si přejí vyučení s maturitou, je to již 29 %, z těch, kteří si přejí maturitu na střední odborné škole, již 36 %, a z těch, co si přejí vysokou školu, již 74 %. Stejně jako u učňů, vylučme nyní na chvíli z analýzy ty rodiče, kterým postačuje pouze základní vzdělání či vyučení. Co konkrétně brání tomu, aby jejich děti tohoto vzdělání dosáhli (graf 8)? Lze říci, že rodiče shledávají překážku především v dětech samotných - slabý zájem a motivace dítěte a špatné známky, které neumožňují složit přijímací zkoušku. Podstatně menší překážkou se jeví špatná finanční situace a nedostatek známých. Celkově lze říci, že učni a rodiče shledávají podobné překážky na cestě k vyššímu vzdělání, zdá se však také, že učni o něco více než jejich rodiče shledávají „objektivní" bariéry (přijímací zkoušky, nedostatek známých, zdravotní důvody), zatímco rodiče více zdůrazňují bariéry na straně dětí - slabý zájem a motivaci. Výjimkou v tomto ohleduje finanční situace rodiny. Graf 8. Subj elctivní překážky na cestě k vyššímu vzdělám než k vyučení - pohled rodičů učňů Otázka: Co brání tomu, aby Vaše dítě dosáhlo vzdělání, které si pro něj přejete? Zdravotní důvody ZZZ3 Nedostatek známých Škola není blízko bydliště iässÄEH Naše finanční situace Nesplnění podmínek k přijetí Slabý zájem a motivace dítěte _L 0% 10% 20% 30% 40% 50% 60% Pokud se vrátíme k teoretickým východiskům a stanoveným hypotézám, můžeme říci, že: - Učební obory jsou nejméně preferovaným typem studia po ukončení základní školy. - Poptávka po maturitním studiu j e neuspokoj ená, zatímco nabídka učebních oborů je pestrá a dobře dostupná. Skoro 45 % žáků v učebních oborech by chtělo studovat maturitní obor, a to již v prvním ročníku. 266 - Vzdelanostní aspirace učňů i jejich rodičů jsou vysoké, pokud jde o dosažení maturity, ale nízké, pokud jde o další studium na terciární úrovni. V tomto ohledu se zásadně liší od žáků v maturitních oborech odborných škol. - Pozitivní a optimistická očekávání učňů a jejich rodičů ohledně dosažení maturity překračují reálnou situaci. Dospěli jsme také k některým zajímavým srovnáním mezi názory učňů a jejich rodičů, ačkoliv tyto lze brát pro výše zmíněné metodologické problémy pouze jako předběžné závěry. Rodiče jsou o něco smířenější s tím, že jejich děti navštěvují učební a nikoliv maturitní obor než jejich děti samotné. Zároveň však udávají vyšší míru vzdelanostní ch aspirací než jejich děti. Tento nesoulad může být částečně vysvětlen dalším zjištěním: rodiče jsou výrazně skeptičtější než jejich děti ohledně dosažení vzdělání, na které aspirují, a tuto svou skepsi více vysvětlují samotným dítětem. Nabízí se tedy zajímavá hypotéza k dalšímu výzkumu, totiž že rodiče učňů jsou podstatně skeptičtější ohledně schopností a motivace svých dětí než rodiče dětí v maturitních oborech. 2.5.8. Kdo studuje v učňovských oborech? Jaké okolnosti tedy vedou ke vstupu - ať už dobrovolnému či nedobrovolnému -do učebního oboru? Jde pouze o nedostatečné studijní předpoklady a malou motivaci ke studiu, nebo zde existují také hlubší příčiny jako sociální, kulturní či ekonomické znevýhodnění určitých skupin žáků? V této subkapitole analyzujeme charakteristiky žáků učebních oborů a jejich odlišnost od žáků v oborech s maturitou. Naší hlavní otázkou je, zda a v kterých ohledech se žáci maturitních a nematurit-ních oborů od sebe liší a do jaké míry lze vysvětlit účast v učňovském oboru individuálními faktory (tj. pohlaví a výsledky dosažené v testu matematické, čtenářské a přírodovědné gramotnosti a v řešení problémů), rodinným zázemím učňů (soci-álně-ekonomický status rodičů, nejvyšší dosažené vzdělání matky a otce a indexy vyjadřující ekonomický, kulturní a sociální kapitál rodiny), případně dalšími kon-textuálními faktory (velikost místa bydliště). Přehled sledovaných proměnných a jejich průměry pro žáky učebních/maturitních oborů uvádí tabulka C v příloze. V příloze je také uveden způsob konstrukce námi nově utvořených indexů (tabulka D).13 Prakticky ve většině sledovaných dimenzí se žáci maturitních a nematuritních oborů zásadně odlišují. Vzhledem k tomu, že jde o reprezentativní vážený výběr, i v našem souboru výrazně převažují chlapci v nematuritních oborech a dívky v maturitních oborech.14 Stejně tak lze říci, že žáci připravující se v nematuritních 13 Ostatní indexy byly zkonstruovány OECD a jsou součástí mezinárodního datového souboru. Způsob jejich konstrukce zde neuvádíme, aleje možné jej najít v manuálu OECD (OECD, 2005a). 14 Celkový vývoj podílu dívek v jednotlivých typech oborů uvádíme v grafu G v příloze. 267 Tabulka 4. Místo bydliště žáků maturitních a nematuritních oborů (v %, v závorce adjustované standardizované reziduum) SOS, SOU - maturitní SOU, SOS - nematuritní do 1 000 obyvatel 23,9 28,2 (-2,3) (2,3) 1 000 až 5 000 obyvatel 23,0 23,5 (-0,3) (0,3) 5 000 až 25 000 obyvatel 21,9 26,7 (-2,7) (2,7) 25 000 až 90 000 obyvatel 15,0 9,9 (3,5) (-3,5) 90 000 až 1 000 000 obyvatel 9,6 8,4 (0,9) (-0,9) Praha 6,7 3,2 (3,6) (-3,6) oborech žijí především v menších obcích než ve městech (viz tabulka 4). To může být způsobeno jednak nedostatečnou nabídkou maturitních oborů v malých obcích, jednak určitým sociálním, kulturním a ekonomickým znevýhodněním žáků z menších měst. Souvisí to mimo jiné také s rozdílnou vzdelanostní strukturou měst a malých obcí: lidé žijící ve větších městech mají v průměru vyšší vzdělání. Podle očekávání dosahují žáci v maturitních oborech mnohem lepších výsledků ve všech sledovaných dimenzích gramotnosti a tento rozdíl je opravdu obrovský: zatímco žáci maturitních oborů dosahují ve všech oblastech značně nadprůměrných výsledků, žáci nematuritních oborů jsou naopak ve všech dimenzích značně podprůměrní. To je ostatně v souladu se zjištěním, že v ČR existují obrovské rozdíly ve výsledcích žáků různých typů škol (Straková a kol., 2002; OECD, 2004c). Existují také podstatné rozdíly v rodinném zázemí. Ačkoliv nebyl nalezen žádný statisticky významný rozdíl mezi strukturou rodiny žáků v maturitních a nematuritních oborech, rodiče žáků v maturitních oborech mají v průměru vyšší vzdělání a vyšší sociálně-ekonomický status. Kromě vyššího sociálně-ekonomic-kého statusu rodičů se rodiny žáků maturitních oborů od rodin žáků nematuritních oborů odlišují také větší vybaveností informační technikou, vzdělávacími zdroji v domácnosti, vlastnictvím kulturních předmětů i vlastnictvím předmětů obecně. Zjistili jsme také, že žáci maturitních oborů mají v průměru méně sourozenců než žáci nematuritních oborů. Pokud jde o vzdělání rodičů, grafy 9 a 10 ukazují, že ve všech sledovaných vzdělanostních kategoriích se rodiče žáků maturitních a nematuritních statisticky významně liší. Jak ukázala podrobnější analýza, tyto rozdíly jsou zvláště výrazné u vzdělání otce, a to především v kategorii „vyučení" a „vysoká škola". 268 Graf 9. Vzdělání otců žáků učebních a maturitních oborů 70% 60% 50% 40% 30% 20% 10% 0% □ SOU + SOS nematuritní ■ SOŠ + SOU maturitní Základní škola Vyučení Maturita Vysoká škola Graf 10. Vzdělání matek u žáků učebních a maturitních oborů 60% 50% 40% 30% 20% 10% 0% □ SOU + SOS nematuritní B SOŠ + SOU maturitní Základní škola Vyučení Maturita Vysoká škola Je známo, že samotný lidský a kulturní kapitál v rodině (tj. vzdělání rodičů, vlastnictví kulturních předmětů atd.) má silný vliv na vzdělávací dráhu dětí jen pokud jé efektivně předáván prostřednictvím komunikace rodičů s dětmi (Coleman, 1988). Pro tyto účely jsme zkonstruovali tři indexy komunikace rodičů s dětmi: - index kulturní komunikace s rodiči (diskuse o politických nebo společenských otázkách, hovor o knihách, fdmech nebo televizních pořadech, poslech hudby), - index profesní a zájmové komunikace s rodiči (hovor o škole, hovor o budoucnosti, hovor o zájmech či zálibách), - index sociální komunikace (společně večeří u jednoho stolu, jen tak povídám, společná návštěva příbuzných nebo rodinných přátel, společné aktivní trávení volného času). Z těchto tří indexů se pouze jeden ukázal být statisticky signifikantní - index kulturní komunikace s rodiči, a to zcela podle očekávání ve prospěch žáků v maturitních oborech. Oba další indexy se neukázaly být statisticky významné. Jako významný se 269 naopak ukázal index sociálního kapitálu, který shrnoval odpovědi dětí na množství užitečných kontaktů jejich rodičů. Je zřejmé, že výše zmíněné faktory nepůsobí izolovaně, ale v souvislostech. Z tohoto důvodu jsme modelovali pomocí logistické regrese různé souvislosti proměnných, které se v jednorozměrné analýze ukázaly jako statisticky významné nebo teoreticky zajímavé.15 Pomocí různých kombinací proměnných (modelů) se snažíme Tabulka 5. Logistická regrese faktorů predikujících zařazení do učebního oboru středních odborných škol Model 1 Model 2 Model 3 Model 4 Model 5 B P B P B P B P B P Konstanta -0,98 0,000 -1,34 0,000 -1,06 0,000 -0,95 0,000 -2,35 0,000 ZWLEMATH -1,33 0,000 -1,48 0,000 SEX 1,269 0,000 1,93 0,000 TOWN -0,643 0,000 -0,31 0,022 ZfflSEI -0,28 0,000 -0,27 0,000 ZHISCED -0,42 0,000 -0,35 0,000 Z WEALTH -0,160 0,001 -0,22 0,000 ZSOCCAP -0,50 0,000 -0,27 0,000 ZCULTCOM 0,14 0,005 -0,02 0,778 ZCULTPOSS -0,54 0,000 -0,32 0,000 3 227,81 3 191,48 2 874,78 3 096,07 2 758,83 2 702,19 2 964,68 2 719,29 2 830,06 1 891,42 Model x2 525,62 226,79 155,49 266,0 ) 867,41 df 1 2 3 3 9 P 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 PREDIC 74,78 68,6 70,6 71,2 81,1 R2 Nagelkerke 0,26 0,12 0,09 0,14 0,45 Poznámka: B = koeficient logistické regrese L0 = —2log likelíhood (-2LL) pro vstupní model s konstantou, ale bez všech prediktorů („ to, co je potreba vysvětlit"), — %2pro model, který akceptuje, že všechny koeficienty b jsou rovny 0 L j = -2log likelíhood (-2LL) pro model s prediktory a konstantou („ to co zbývá vysvětlit po zahrnutí prediktorů ") - x2 Model %2 = L0- L j („ to, co model vysvětluje ") df- stupně volnosti (odpovídá počtu prediktorů) 15 Z důvodu multikolinearity jsme vyloučili některé proměnné (vzdělání otce a vzdělání matky, SES matky a otce atd.) a daný aspekt jsme analyzovali pouze prostřednictvím jedné proměnné (nejvyššího dosaženého vzdělání v rodině, nejvyššího SES atd.). Proměnné vstupující do logistické regrese jsme standardizovali (M= 0, SD = 1). V tabulce 5 jsou proto označeny písmenem Zna počátku. 270 odhadnout pravděpodobnost zařazení do maturitní nebo nematuritní větve. První model obsahoval pouze výsledek v testu matematické gramotnosti. Druhý model obsahoval deskriptívni charakteristiky žáka (pohlaví a velikost místa bydliště), třetí model sociální původ žáka (nejvyšší sociálně-ekonomický status v rodině, nejvyšší dosažené vzdělání v rodině a ekonomický kapitál rodiny). Čtvrtý model testoval vliv sociálního a kulturního kapitálu v rodině. Konečně pátý model obsahoval všechny proměnné. Zařazení do maturitní větve jsme kódovali jako 0, zařazení do učebního oboru jako 1. Kladná hodnota koeficientu z logistické regrese (B) tak znamená, že čím vyšší skóre v konkrétní proměnné žák dosahuje, tím vyšší je pravděpodobnost zařazení do učebního oboru. Naopak negativní znaménko koeficientu znamená snížení pravděpodobnosti studia v učebním oboru. Tak například koeficient proměnné HISCED (nejvyšší dosažené vzdělání) je vždy záporný. To znamená, že čím vyšší je nejvyšší dosažené vzdělání v rodině, tím nižší je pravděpodobnost zařazení do učebního oboru. Naopak, protože pohlaví j sme kódovali - dívky j ako 0 a chlapce j ako 1 - kladný regresní koeficient znamená, že „být chlapcem" zvyšuje pravděpodobnost zařazení do učebního oboru. Podobně proměnná TOWN je rekódovaná velikost místa bydliště: méně než 25 000 obyvatel (kód 0) a více než 25 000 obyvatel (kód 1). Bydliště ve velkém městě tedy snižuje pravděpodobnost zařazení do učebního oboru. Statistika p uvádí dosaženou signifikanci regresního koeficientu i celého modelu. PREDIC ukazuje, kolik procent případů je správně vysvětleno prostřednictvím daného regresního modelu. Například, pokud vytvoříme regresní rovnici s koeficienty ze všech uváděných proměnných (model 5), budeme správně klasifikovat obor (maturitní nebo učební) u 81 % žáků. Naopak u 19 % žáků se „netrefíme" (žák v našem výběrovém souboru, který by měl podle získaných parametrů navštěvovat učební obor, navštěvuje ve skutečnosti obor maturitní a naopak). R2 Nagelkerke je obdobou R2 z lineární regrese s intervalem (0,1), kde 0 znamená nulovou efektivnost predikce a 1 stoprocentní predikci závislé proměnné.16 Jak je patrné z tabulky 5, všechny modely s uspokojivou přesností umožnily predikci studia v učebnínVmaturitním oboru. Znamená to, že na dělení žáků do různých větví lze nahlížet různou teoretickou optikou. Je evidentní, že vstup na nematuritní obor je do značné míry způsoben podstatně horšími studijními výsledky. Jen výsledek v testu matematické gramotnosti vysvětluje zařazení do učebního oboru z více než 25 %. To do jisté míry opodstatňuje stanovisko, že nematuritní studium je šancí a „sociální sítí" pro ty, kteří nedosahují dobrých studijních výsledků. Analýza však také prokázala, že v souladu s teorií vzdelanostní reprodukce hrají důležitou roli v zařazení do nematuritního studia také strukturální faktory vzdělávacího systému. Jde v první řadě o neproporcionální zastoupení chlapců a žáků z menších měst, a to i po kontrole pro další proměnné. Stejně tak rodinné zázemí žáka indikované vzděláním rodičů, jejich sociálně-ekonomickým statusem a materiálními 16 Nicméně nelze toto chápat jako procento vysvětlené variability jako v případě OLS. 271 zdroji je statisticky významným a přímým prediktorem zařazení do nematuritních oborů. Totéž platí o sociálním kapitálu (množství kontaktů) a kulturním kapitálu rodiny (množství kulturních předmětů). Z námi sledovaných faktoru se tak jedině index kulturní komunikace rodičů s dětmi neukázal jako statisticky signifikantní nezávislý prediktor nemararitmho studia. Z této analýzy jednoznačně vyplývá, že horší rodinné a sociální zázemí žáka ovlivňuje jeho zařazení do učebního oboru jak nepřímo (prostřednictvím horších studijních výsledků), tak přímo - zmenšením prostoru pro osobní volbu a nižšími vzdělanostními aspiracemi. 2.5.9. Závěr Střední odborné vzdělávání prošlo od roku 1989 řadou významných změn. Přitom stálo stranou zájmu široké veřejnosti i sociálněvědního výzkumu, alespoň pokud jde o hledisko přístupu ke vzdělávání. Pokud je nám známo, nedošlo ani k jednomu výzkumu, který by se explicitně soustředil na analýzu maturitních a nematuritních oborů středních odborných škol a učilišť z hlediska rovného přístupu ke vzdělání. Analýza odborných škol se většinou zaměřovala na jejich kvalifikační a socializační funkci a uplatnění absolventů na trhu práce. Chybějící diskuse a nedostatečná empirická evidence se mimo jiné odrazila i v často dost zjednodušených a krajních pohledech na střední odborné vzdělávání. Diskuse, které probíhaly, oscilovaly od názoru, že odborné vzdělávání na střední úrovni je přežitkem průmyslové společnosti a nepatří do „společnosti vědění", až k tvrzení, že snižování počtu lidí v učňovské přípravě je nebezpečné, protože učňovská příprava znovu získává na důležitosti (Průcha, 1999, s. 222). Otázka však není „odborné vzdělávání -ano či ne?", ale spíše „jaké odborné vzdělávání, za jakým účelem a pro koho? " Navíc dělení na všeobecné a odborné vzdělávání nemusí být rozlišením zásadním. Analýza provedená v této kapitole vede k jednoznačnému závěru: v České republice neleží dělicí čára vzdělávací a profesní kariéry ani tak mezi všeobecným a odborným vzděláním, jako mezi vzděláním maturitním a nematuritním. Jinak řečeno: maturitní obory středních odborných škol a učilišť mají z pohledu vzdelanostní a profesní kariéry blíže k všeobecnému vzdělávání na gymnáziích než k učebním oborům. V části věnované systémům odborného vzdělávání v zahraničí jsme ukázali, že existuje mnoho různých systémů odborného vzdělávání, které jsou vždy úzce svázány s danou ekonomikou a kulturou. Ukázali jsme také, že každý model má své výhody a nevýhody a že nějaký pozitivní aspekt bývá často vykoupen nějakým aspektem negativním. Tak například úzká provázanost odborného vzdělávání s trhem práce (jako v Německu) snižuje riziko nezaměstnanosti a zvyšuje kvalifikaci na trhu práce, zároveň však odvádí od možnosti pokračovat dále ve studiu na terciární úrovni. Americký systém středního vzdělávání, který preferuje všeobecné vzdělávání a je relativně málo stratifikovaný a standardizovaný, je mnohem otevřenější z hlediska možnosti dále studovat. Na straně druhé z hlediska uplatnění na trhu práce vytváří 272 jen malou „přidanou hodnotu". Ačkoliv zcela ideální řešení asi neexistuje, v mnoha zemích se hledá řešení (např. tzv. duální kvalifikace), které by kombinovalo přednosti obou systémů a co nejvíce eliminovalo jejich negativní stránky. Musíme bohužel říci, že český systém nematuritního odborného vzdělávání zatím kombinuje spíše nevýhody než pozitiva různých systémů odborného vzdělávání. Není ani příliš účinnou sociální sítí proti nezaměstnanosti, ani efektivní přípravou na další studium a už vůbec ne nástrojem zvyšujícím sociální spravedlnost ve společnosti a podněcujícím sociální mobilitu. Pokud učební obory nezajišťují ani lepší uplatnění na trhu práce, ani možnost dalšího studia, nelze se divit, že jde do značné míry o „volbu z nouze" a nachází se zde mnoho mladých lidí (asi 45 %), kteří by raději volili maturitní obor. Přitom pokud jde o odborné zaměření samotné, žáci jsou spíše spokojeni se svou volbou a data z jiného výzkumu (Trhlíková, Vojtěch, Úlov-cová, 2003) dokládají, že také samotné studium hodnotí spíše kladně. Zdá se tedy, že nejde o nezájem o odborné obory jako takové (jak je to často prezentováno v médiích), ale o nezájem o nematuritní obory. Vzdelanostní aspirace učňů i jejich rodičů jsou přitom až překvapivě vysoké: 75 % učňů a 83 % jejich rodičů aspiruje alespoň na získání maturity. Kolem 80 % učňů ä 65 % rodičů pak věří, že se jim maturitu skutečně podaří získat. Zároveň se však ukazuje, že maturita je považována za jakousi „konečnou metu" - aspirace na vysokou školu jsou u učňů zcela okrajovou a z jejich pohledu spíše nerealistickou záležitostí. První problém je v tom, že handicap vstupu do učebního oboru se později jen velmi těžko dohání a učni i jejich rodiče jsou si tohoto velmi dobře vědomi. Jen okolo 30-35 % absolventů učebních oborů získá dalším studiem maturitu. Cesta k této maturitě je však minimálně o rok delší a hlavně tato maturita je s maturitou na odborných školách a gymnáziích rovnocenná spíše jen formálně. Vzhledem k samotnému obsahu vzdělání i specifickému školnímu klimatu učebních oborů neaspirují na studium na vysoké škole ani nemají příliš vysokou šanci uspět v přijímacím řízení. Malé vzdelanostní aspirace učňů jsou pochopitelně do značné míry způsobeny jejich horšími studijními předpoklady. Na straně druhé, jak ukazuje kapitola 2.4. v této publikaci („Přechod žáků na střední školy..."), na SOU se nachází velmi mnoho chlapců s dostatečnými studijními předpoklady pro studium na SOŠ. Druhý problém je v nestejném zázemí žáků maturitních a nematuritních oborů. Ačkoliv špatný výsledek v testu gramotnosti je nejsilnějším prediktorem zařazení do učebních oborů, i další - nemeritokratické - faktory hrají podstatnou a nezávislou roli. Chlapci a žáci z menších měst a vesnic vstupují s větší pravděpodobností do učebních oborů než dívky a žáci z větších měst, a to i po kontrole výsledků v testu gramotnosti a dalších proměnných. Učni mají podstatně horší rodinné a sociální zázemí než žáci v nematuritních oborech odborných škol. Lze tedy usuzovat, že na učebních oborech se mimo jiné kumulují žáci s nějakým typem handicapu (ekonomickým, sociálním, kulturním atd.). To nás vede k názoru, že v kontrastu se současným stavem je třeba věnovat nema-turitním oborům prvořadou pozornost jak výzkumnou, tak veřejně politickou 273 a neodsouvat je na okraj zájmu.17 Pokud jde o další výzkum, do budoucna by bylo potřeba provést výzkum na větším výběrovém vzorku, aby bylo možno provést analýzu jednotlivých učebních oborů. Za druhé bude třeba vycházet z longitudinálních dat, což umožňuje právě například PISA-L. Nedávný výzkum (Grubb, 1996) například ukázal, že výhody na trhu práce (prestižnější zaměstnání, vyšší příjem) spojené s odborným vzděláním mají krátkodobou povahu a mizí po několika letech na trhu práce. Pokud se vrátíme k metaforám cestování, které jsme uvedli na začátku, můžeme říci, že studium v učebních oborech není slepou uličkou. Je však tak dlouhou objížďkou na cestě k vyššímu vzdělání i k dobrému profesnímu uplatnění, že je prakticky nemožné dohnat ty, kteří šli přímou cestou. Tento handicap je ještě umocněn tím, že ani „startovní čára" není pro všechny stejná. 17 Účinnost odborných škol je přitom silně podmíněna vloženými investicemi (Arum, 1998). 274 Příloha Graf A. Účast ve všeobecném a odborném vzdělávání v Evropě gj Odborné ■ Všeobecné Zdroj: European Commission, 2003 275 75 Graf B. Vývoj počtu žáků vstupujících do 1. ročníků studijních a učebních oborů SOS, SOU, OU a U a do tříd gymnázií 100 000 90 000 80 000 70 000 60 000 50 000 40 000 SOU učební SOŠ s maturitou ■*— Gymnázium *— SOU s maturitou SOŠ bez maturity cf oN & cy> cj* N# N# N# ^ N# & ^ Studium při zaměstnání Denní studium Zdroj: Vojtěch, 1, Festova, J., Sukup, R., 2005 277 Tabulka A. Počty absolventů nástaveb Počet přijatých ve školním roce 2001/2002 ve SPZ a 2002/2003 v denním studiu Počet absolventů v roce 2004 Procento úspěšně absolvovaných nástaveb Denní studium 11 412 8 332 73 % Studium při zaměstnání (SPZ) 8 673 4 578 53% Celkem 20 085 12 910 64% Zdroj: Vojtěch (2001, 2002, 2003, 2004b); vlastní výpočty Tabulka B. Počty přijatých absolventů SOŠ a SOU Počty absolventů 2003 Uchazeči % uchazečů z maturantů Přijatí naVŠ Procento přijatých z maturantů Gymnázium 23 659 22 445 0,95 18 286 77% SOŠ 41 987 22 821 0,54 14 959 36% studijní SOU + nástavby 13 692 3 068 0,22 1 969 14% Zdroj: ÚIV; Uchazeč2003; Festova, 2004; vlastní výpočty Graf F. Podíl všeobecných a odborných předmětů na různých typech středních škol Disponibilní Odborné Všeobecné SOU učební SOU SOŠ Gymnázium s maturitou s maturitou Data: NÚOV, 2005; výpočet provedlJiří Vojtěch Poznámka: Jde o porovnání struktury učiva podle počtu hodin jednotlivých předmětů v učebních plánech. Disponibilní hodiny jsou převážné přiřazovány k odborné složce, ale není to předepsáno, mohou být využity i pro posílení všeobecného učiva. K posílení všeobecné složky jsou pravděpodobně využívány stále častěji, přesně informace k tomu však nejsou 278 Graf G. Podíl dívek z nově přijatých do 1. ročníku SŠ a žáků odpovídajícího ročníku víceletých gymnázií —*— Gymnázia —x— SOŠ maturitní —m— SOŠ nematu ritní —•— SOU učební a. SOU maturitní _1999 2000 2001 2002 2003 2004 Data: NUOV, 2005; výpočetprovedlJiří Vojtěch Tabulka C. Jednorozměrné porovnání charakteristik žáků maturitních a nematuritních oborů SOŠ a SOU-1. část SOŠ, SOU -maturitní SOU, SOŠ -nematuritní Proměnná Zkrácený název M[%] N M [%] TV Pohlaví *** Chlapci Dívky st03q01 43,3 % 56.7 % 1 778 71,1 % 28,9 % 818 Velikost místa bydliště *** (1 = do 1 000 obyvatel, ..., 6 = Praha) dzdOlol 2,8 1 759 2,6 805 Matematická gramotnost *** (Warm estimate in math ) WLEMATH 536,6 1 776 459,8 815 Čtenářská gramotnost *** (Warm estimate in reading) WLEREAD 514,3 968 436,3 428 Přírodovědná gramotnost *** (Warm estimate in science) WLESCIE 542,4 970 474,4 450 Řešení problémů * * * (Warm estimate in problem solving) WLEPROB 542,5 964 470,0 439 Struktura rodiny Neúplná rodina Úplná rodina Smíšená rodina Famstruc 11,3 % 77,5 % 11,2% 198 1 354 196 12.4 % 74.5 % 13,1 % 100 601 106 Počet sourozenců *** SIBLING 1,3 1 609 1,5 658 279 Tabulka C. Jednorozměrné porovnání charakteristik žáků maturitních a nematuritních oborů SOŠ a SOU - pokračování SOS, sou-maturitní SOU, SOS -nematuritní Proměnná Zkrácený název M[%] N M[%] N Sociálně-ekonomický status povolání matky - SE1 index PISA 2003 *** BMMJ 44,4 1 697 38,9 754 Sociálně-ekonomický status povolání otce -SEI index PISA 2003 *** BFMJ 44,2 1 632 37,3 733 Nejvyšší sociálně-ekonomický status v rodině (buď matkv. nebo otcet*** HISEI 49,6 1 751 43,4 800 Vzdělání matky*** (1 = ISCED 1,6 = ISCED 5 A, 6) MISCED 3,8 1 751 3,4 798 Vzdělání otce*** (1 = ISCED 1,6 = ISCED 5A, 6) FISCED 3,874 1 708 3,358 777 Nejvyšší vzdělání v rodině (MISCED nebo FISCED)*** HISCED 4,159 1 760 3,657 805 Vybavenost informační technikou - Index PISA 2003*** COMPHOME 0,053 1 772 -0,454 815 Vzdělávací zdroje v domácnosti - Index PISA 2003*** HEDRES 0,360 1 772 -0,153 815 Vlastnictví kulturních předmětů - Index PISA 2003*** CULTPOSS 0,364 1 772 -0,148 815 Index vlastnictví předmětů*** (5 = MIN, 20 = MAX) WEALTH 13,1 1 701 12,7 720 Index kulturní komunikace s rodiči*** (3=MIN, 18 = MAX) CULTCOM 9,0 1 758 8,3 804 Index profesní a zájmové komunikace s rodiči (3 = MIN, 18 = MAX) PROFCOM 12,9 1 762 12,8 804 Index sociální komunikace s rodiči (4 = MIN, 24 = MAX) SOCCOM 15,8 1 750 15,8 797 Sociální kapitál rodičů*** (3= MIN, 12 = MAX) SOCCAP 7,0 1 744 6,2 782 Poznámka: * p < 0,05; ** p < 0,01; *** p < 0,001; statistická signiflkance založená na t-testu nebo X2-testu 280 Tabulka D. Konstrukce nových indexů Zkrácený název indexu Způsob konstrukce a reliabilita WEALTH Stl8q01 (počet mobilů) + stl8q02 (počet televizí) + stl8q03 (počet počítačů) + stl8q04 (počet aut) + stl8q05 (počet koupelen) Cronbachovo alfa = 0,56 SIBLING dzdl4ol (počet mladších sourozenců) + dzdl4o2 (počet starších sourozenců) + dzdl4o3 (počet stejně starých sourozenců) CULTCOM dzd23o01 (diskuse o politických nebo společenských otázkách) + dzd23o02 (hovor o knihách, fdmech nebo televizních pořadech) + dzd23o03 (poslech hudby) Cronbachovo alfa = 0,62 PROFCOM dzd23o04 (hovor o škole) + dzd23o05 (hovor o budoucnosti - o tvém vzdělání a povolání) + dzd23o07 (hovor o tvých zájmech, zálibách) Cronbachovo alfa = 0,65 SOCCOM dzd23o06 (společně večeří u jednoho stolu) + dzd23o08 (s tebou si jen tak povídají) + dzd23o09 (s tebou společně navštěvují příbuzné nebo rodinné přátele) + dzd23ol0 (s tebou aktivně tráví volný čas - sport, návštěva kina nebo divadla, výlet) Cronbachovo alfa = 0,68 SOCCAP dzd32ol (když rodiče potřebují něco zařídit nebo obstarat, najdou někoho, kdo jim to pomůže vyřešit snáze) + dzd33ol (když jiní lidé potřebují něco zařídit, obracejí se často na tvé rodiče s prosbou o pomoc) + dzd34ol (když se ti nedaří dosáhnout něčeho, na čem ti hodně záleží, dokáží rodiče nakonec zařídit, aby se to podařilo) Cronbachovo alfa = 0,63 Poznámka: U indexů kulturní, profesní a sociální komunikace (CULTCOM, PROFCOM, SOCCOM) jsme obrátili škály tak, aby vyšší hodnota indexu znamenala vyšší frekvenci komunikace 281