Prognosesystematiek voor Internationaal Onderwijs in Nederland Definitieve Haalbaarheidsstudie

Transcriptie

1 Prognosesystematiek voor Internationaal Onderwijs in Nederland Definitieve Haalbaarheidsstudie Een onderzoek uitgevoerd in opdracht van de Stichting Internationaal Onderwijs (SIO) Peter Ekamper April 2010 Nederlands Interdisciplinair Demografisch Instituut (NIDI-KNAW) Postbus 11650, 2502 AR Den Haag

2

3 Inhoud Achtergrond... 1 Internationaal onderwijs in Nederland... 1 Prognosemodellen... 3 Data-inventarisatie... 5 Data-analyse... 7 Conclusie... 16

4

5 Prognose-systematiek voor Internationaal Onderwijs in Nederland Definitieve Haalbaarheidsstudie Achtergrond In het kader van het 50-jarig bestaan van de Stichting Internationaal Onderwijs (SIO) in 2003 heeft het bestuur van SIO in 2002 het idee geopperd een algemeen (betrouwbaar) prognosemodel te (laten) ontwikkelen waarmee internationale scholen in Nederland hun leerlingenpopulatie kunnen prognosticeren. Dit model zou niet alleen populaties van bestaande scholen moeten kunnen doorrekenen, maar ook gebruikt moeten kunnen worden om na te gaan of het starten van een nieuwe school in een bepaalde regio een zekere kans van slagen heeft. Het Nederlands Interdisciplinair Demografisch Instituut (NIDI) heeft daarop in 2003 in opdracht van het bestuur van SIO een haalbaarheidsstudie uitgevoerd naar het ontwikkelen van een dergelijke prognosesystematiek voor het internationaal onderwijs in Nederland (Ekamper en Van der Harst, 2003). De belangrijkste conclusie van de haalbaarheidsstudie uit 2003 was dat het onder de toenmalige omstandigheden niet haalbaar was om een algemeen betrouwbaar prognosemodel te ontwikkelingen voor het internationaal onderwijs in Nederland. Er waren te weinig leerlingengegevens van de in het onderzoek benaderde scholen beschikbaar om te kunnen toetsen welke relaties er bestaan tussen de ontwikkeling van het leerlingenaantal uitgesplitst naar achtergrondkenmerken, zoals leeftijd en nationaliteit, enerzijds en andere (sociaaleconomische) variabelen anderzijds. Het bleek bovendien voor de in het onderzoek betrokken scholen niet eenvoudig om leerlingengegevens te leveren. In de voornoemde haalbaarheidsstudie heeft het NIDI aanbevelingen gedaan welke gegevens (minimaal) verzameld zouden moeten worden om de ontwikkeling van een prognosemodel wel mogelijk te maken. De afgelopen vijf jaar heeft SIO op basis van deze aanbevelingen gegevens verzameld in samenvattende tabellen per school over een periode van vijf jaar. Het NIDI heeft op basis van de verzamelde gegevens een definitieve haalbaarheidsstudie uitgevoerd naar de ontwikkeling van een prognosesystematiek voor het internationaal onderwijs in Nederland. In dit rapport wordt verslag gedaan van deze definitieve haalbaarheidsstudie. Internationaal onderwijs in Nederland Het basisonderwijs en voortgezet onderwijs in Nederland bestaat uit publiek gefinancierd en/of gesubsidieerd onderwijs en privaat gefinancierd onderwijs. Dezelfde tweedeling is van toepassing op het internationale basisonderwijs en voortgezet onderwijs in Nederland. Het internationaal onderwijs kan worden onderverdeeld in vier typen: publiek of ten dele publiek gefinancierde Nederlandse scholen die internationaal georiënteerd onderwijs (IGO) aanbieden publiek gefinancierde Nederlandse scholen die tweetalig onderwijs (TTO) aanbieden private internationale scholen private Nederlandse scholen met een internationaal curriculum 1

6 Voor het aanbod van internationaal onderwijs in Nederland zijn, in de zin van aantallen leerlingen, met name de IGO-scholen en de private internationale scholen van belang. Deze internationale scholen bieden internationaal georiënteerd basisonderwijs en voortgezet onderwijs aan bijna 13 duizend leerlingen. Ruim een derde van deze leerlingen wordt bediend door de IGO-scholen. Het Internationaal Georiënteerd Basisonderwijs (IGBO) en het Internationaal Georiënteerd Voorgezet Onderwijs (IGVO) worden door de rijksoverheid, i.c. het Ministerie van Onderwijs, Cultuur en Wetenschappen (OC&W) gesubsidieerd en staan onder toezicht van de Inspectie van het Onderwijs. Er zijn anno 2010 twaalf IGBO- (of DIPS Dutch International Primary Schools) en tien IGVO-scholen (of DISS Dutch International Secondary Schools) in Nederland (zie tabel 1). Naast deze Nederlandse scholen met internationaal georiënteerd onderwijs zijn er in Nederland ook diverse private internationale scholen gevestigd, zoals Amerikaanse, Britse, Duitse, Franse en Japanse scholen. Deze scholen worden niet door het Ministerie van OC&W gesubsidieerd en vallen buiten het toezicht van de Inspectie van het Onderwijs. In figuur 1 is de regionale spreiding van het aantal leerlingen van de publieke en private internationale scholen over Nederland weergegeven. De haalbaarheidsstudie beperkt zich tot de IGBO- en IGVO-scholen. Tabel 1. Scholen voor internationaal georiënteerd basisonderwijs (IGBO) en voortgezet onderwijs (IGVO) in Nederland. IGBO IGVO plaats school plaats school Almere Letterland International School Almere International School Almere Amsterdam Amsterdam International Community School (AICS) Amsterdam Amsterdam International Community School (AICS) Arnhem Arnhem International School Arnhem Arnhem International School Den Haag International School of The Hague (ISH) Den Haag International School of The Hague (ISH) Den Haag HSV International Department Eindhoven Regional lnternational School Eindhoven International Secondary School Eindhoven Enschede International School Twente Groningen International Primary School Groningen International School Groningen Groningen Hilversum Violenschool International Primary Hilversum International School Hilversum School Leiderdorp Elckerlyc International School Maastricht Joppenhof International Maastricht International School Maastricht Department Oegstgeest International School Het Rijnlands Lyceum Oegstgeest Rotterdam International Department of the Blijberg Rotterdam Rotterdam International Secondary School 2

7 Figuur 1. De regionale spreiding van het aantal leerlingen in het internationaal georiënteerde basisonderwijs en voortgezet onderwijs in Nederland. Aantal leerlingen per schooltype 4,700 2,350 Groningen 470 IGV O IGBO overige (privaat) Bergen Assen Amsterdam Almere Ommen Wassenaar 's-gravenhage Oegstgeest Leiderdorp Voorschoten Hilversum Arnhem Enschede Rotterdam Eindhoven Maastricht Brunssum Prognosemodellen Voor het prognosticeren van toekomstige leerlingenaantallen zijn verschillende methoden mogelijk, variërend van vrij eenvoudig tot zeer gedetailleerd. Globaal kunnen drie methoden onderscheiden worden: een trendmodel, een statisch model op basis van deelnemingspercentages en een dynamisch stroommodel. Uit het haalbaarheidsonderzoek van 2003 bleek dat een relatief eenvoudig trendmodel op het eerste gezicht, dat wil zeggen voor alle scholen gezamenlijk, bemoedigende resultaten gaf. Bij nadere beschouwing bleken de resultaten voor individuele scholen toch minder eenduidig. De conclusie was dan ook dat een goed prognosemodel voor het internationaal onderwijs in Nederland een meer uitgebreid en complex model vergt, bijvoorbeeld een model op basis van onderwijsdeelnemingspercentages of een model op basis van dynamische leerlingenstromen. Het statische type model, op basis van deelnemingspercentages, is een model waarbij een zogenaamde risicopopulatie wordt gedefinieerd waaruit op basis van deelnemingspercentages leerlingenaantallen worden afgeleid. Bij prognoses voor bijvoorbeeld het reguliere basisonderwijs ligt de risicopopulatie (i.c de populatie die potentieel in aanmerking komt om deze vorm van onderwijs te volgen) min of meer vast: de risicopopulatie bestaat in principe uit alle kinderen in de leeftijdsgroep van 4-12 jaar. Voor een individuele reguliere basisschool zal de risicopopulatie in het 3

8 algemeen bestaan uit alle kinderen in de leeftijdsgroep van 4-12 jaar binnen een zekere afstand van de school, bijvoorbeeld binnen dezelfde wijk en/of aangrenzende wijken. Afhankelijk van specifieke kenmerken van de school, zoals de godsdienstige grondslag, de onderwijskundige grondslag en/of de afstand tot concurrerende scholen, zal dit gebied groter of kleiner zijn. Voor het schatten van leerlingenaantallen in het internationaal onderwijs is die zogenaamde risicopopulatie minder eenduidig. Voor deze scholen moet eerst op grond van de huidige leerlingengegevens bepaald worden wat de risicopopulatie precies is; bijvoorbeeld bepaalde categorieën Nederlandse en niet-nederlandse immigranten. Vervolgens moet op grond van dezelfde leerlingengegevens worden bepaald welk percentage van deze risicobevolking deelneemt aan internationaal onderwijs. Een complicerende factor is dat de deelnemingspercentages alleen toegepast kunnen worden in prognoses als deze enigszins stabiel in de tijd zijn, ofwel als de ontwikkelingen in deze percentages op een redelijk betrouwbare wijze geschat kunnen worden. Min of meer hetzelfde geldt voor de risicopopulatie; ook hier moeten ontwikkelingen redelijk betrouwbaar voorspeld kunnen worden. Aangezien internationaal onderwijs een duidelijk regionale component heeft, moet ook bepaald worden wat het voedingsgebied van een school is: hoe ver strekt voor een bepaalde school de regio waaruit de leerlingen afkomstig zijn? Een voordeel van deze methode is dat leerlingenaantallen geschat kunnen worden zonder dat dit direct gekoppeld hoeft te worden aan een bestaande school. In dit geval wordt de vraag in kaart gebracht, zonder dat restricties aan aanbodzijde een rol spelen. Het dynamische type model is een dynamisch stroommodel waarin leerlingenaantallen worden berekend op basis van instroom-, doorstroom- en uitstroomgegevens. Als per leerjaar bekend is hoeveel nieuwe leerlingen een school instromen, hoeveel er doorstromen naar een volgend leerjaar (dan wel in hetzelfde leerjaar blijven zitten) of de school verlaten, kan bij een vooruitberekening expliciet rekening gehouden worden met de ontwikkelingen in de bestaande leerlingenpopulatie van de school. De bestaande leerlingenpopulatie in het ene jaar is voor een school in belangrijke mate bepalend voor de leerlingenpopulatie in het volgende jaar: leerlingen die niet tussentijds de school verlaten of doubleren schuiven steeds een leerjaar op totdat zij de school aan het eind van het laatste leerjaar verlaten. In tegenstelling tot reguliere scholen hebben internationale scholen ook te maken met een substantiële tussentijdse instroom uit en uitstroom naar het buitenland. Ook het dynamisch stroommodel kan in principe voor elke willekeurige school worden toegepast. Cruciaal is dat de stroomcijfers goed geschat kunnen worden. Voor de instroom kan dit met behulp van een aanvullend trendmodel, of op basis van een model met deelnemingspercentages. Afhankelijk van de stabiliteit van de instroom-, doorstroom- en uitstroomgegevens (in hoeverre zijn deze min of meer vergelijkbaar voor verschillende scholen), en van de mogelijkheid om de instroom goed in te schatten, kan deze methode ook toegepast worden om na te gaan wat de vooruitzichten zijn voor een nieuw te starten school. Een voordeel van deze methode is dat bij een prognose rekening kan worden gehouden met bepaalde verwachtingen omtrent de instroom-, doorstroom- en uitstroomkansen. Voor beide typen modellen geldt dat ontwikkelingen in de leerlingenpopulatie (dan wel de risicopopulatie) samenhangen met economische ontwikkelingen, zowel in de landen waaruit de leerlingen afkomstig zijn, als in Nederland zelf (NEI, 2002). Door hier expliciet rekening mee te houden, kan concreet zichtbaar gemaakt worden welke maatschappelijke ontwikkelingen ten grondslag liggen aan te verwachten veranderingen in de leerlingenpopulatie. Hierbij kan gedacht worden aan macroindicatoren zoals werkloosheid, maar ook aan specifieke gebeurtenissen, zoals de invloed van het oprichten, dan wel sluiten van een (internationaal) bedrijf in de naaste omgeving van een school, of het aantal afgegeven werkvergunningen aan 4

9 buitenlandse werknemers. Voorwaarde is wel dat de relaties tussen de leerlingenaantallen (dan wel de risicobevolking, of de instroom-, doorstroom- en uitstroomcijfers) en de macrogegevens (of de specifieke gebeurtenissen), gekwantificeerd kunnen worden en stabiel in de tijd zijn. Bovendien moet gelden dat toekomstige ontwikkelingen op dit gebied enigszins betrouwbaar voorspeld kunnen worden. Als dit niet het geval is, dan kunnen dergelijke relaties wel gebruikt worden voor scenario s (wat kan ik verwachten als... gebeurt?), maar niet voor uitspraken over de meest waarschijnlijke ontwikkeling in de toekomst. Niettemin zal in beide gevallen het toevoegen van economische en/of andere externe indicatoren aan het model de vooruitberekeningen transparanter maken. Deze definitieve haalbaarheidsstudie is er op gericht na te gaan of het mogelijk is om één van de twee typen modellen te ontwikkelen, en zo ja, aan te geven welk model het meest geschikt is voor het schatten van leerlingenaantallen in het internationaal onderwijs. In de volgende paragrafen worden de door SIO verzamelde beschikbare leerlingengegevens geïnventariseerd en geanalyseerd. Data-inventarisatie Aan zowel de IGBO- als de IGVO-scholen is gevraagd gegevens aan te leveren over de ontwikkeling van de leerlingenpopulatie over de periode Dit betreft gegevens over de stand van het aantal leerlingen (per 1 oktober van het jaar), de instroom (uit het buitenland, van andere scholen in Nederland), de uitstroom (naar het buitenland, naar andere scholen in Nederland) en de doorstroom (al dan niet doubleren); dat alles uitgesplitst per leerjaar. In de onderstaande tabellen 2 en 3 staat een overzicht van de beschikbare gegevens per school. De laatste twee kolommen van de tabellen hebben betrekking op de standgegevens met een uitgebreide uitsplitsing van nationaliteiten en woonplaatsen. Deze uitgebreide uitsplitsing van gegevens bleek voor scholen lastig uit te voeren en heeft daarom alleen voor het jaar 2004 plaatsgevonden. In tabel 2 staat het overzicht van de beschikbare gegevens voor de twaalf IGBO-scholen in de periode Tabel 2. Overzicht van de beschikbare gegevens van de IGBO-scholen, (peildatum 1 oktober) School jaar uitgebreide uitgebreide nationaliteit woonplaats Amsterdam + x x x x + Arnhem x x x x x x x Den Haag HSV x - x - + Den Haag ISH x - + Eindhoven x x x x x + Groningen x x x x x x x Hilversum x x x x x x Leiderdorp x x x x x x Maastricht x x x - x x x Rotterdam x x x x x x Almere.. x x x.. Enschede.... x.. x gegevens volledig beschikbaar + gegevens beperkt beschikbaar - gegevens niet geschikt. school bestond nog niet [leeg] geen gegevens 5

10 Uit tabel 2 blijkt dat voor diverse jaren gegevens beperkt beschikbaar zijn, gegevens niet geschikt zijn of gegevens niet beschikbaar zijn. De belangrijkste tekortkomingen in de data zijn de volgende: Amsterdam 2004 geen uitstroomgegevens / overige gegevens zijn inconsistent Arnhem 2007 gegevens zijn incompleet en inconsistent Den Haag 2004 gegevens van HSV en ISH zijn samengevoegd Den Haag HSV 2006 gegevens zijn inclusief de Nederlandse afdeling van de school Den Haag HSV 2008 gegevens bestaan uit alleen de CFI-telling en zijn bovendien inclusief de Nederlandse afdeling van de school Den Haag ISH 2008 gegevens zijn inclusief de Nederlandse afdeling van de school Eindhoven 2007 nationaliteitsgegevens zijn inclusief de Nederlandse afdeling van de school Eindhoven 2008 nationaliteitsgegevens zijn inclusief de Nederlandse afdeling van de school Hilversum 2005 geen nationaliteitsgegevens Leiderdorp 2005 gegevens zijn ten dele inconsistent maar op basis van de wel consistente gegevens te reconstrueren Leiderdorp 2006 geen gegevens Maastricht 2007 geen instroom- en uitstroomgegevens Met betrekking tot de uitgebreide nationaliteiten doen zich de volgende problemen voor: Amsterdam 2004 beperkte uitsplitsing van nationaliteiten (alleen de categorieën Nederland, Groot-Brittannie, Verenigde Staten en overige) Den Haag 2004 gegevens van HSV en ISH zijn samengevoegd Eindhoven 2004 beperkte uitsplitsing van nationaliteiten (alleen de categorieën Nederland, Groot-Brittannie, Verenigde Staten en overige) Naast de bovengenoemde problemen ontbreken voor de school in Rotterdam gegevens over de woonplaatsen van de leerlingen (in 2004). De uitgebreide gegevens over nationaliteiten en woonplaatsen zijn voor de scholen in Almere en Enschede uiteraard niet beschikbaar, omdat deze scholen pas na 2004 zijn opgericht. Voor deze twee scholen geldt wel dat de hoeveelheid gegevens beperkt is in de zin dat de leerlingaantallen en dus ook de in- en uitstroom erg laag zijn. Er is slechts één school (Groningen) waarvoor alle gevraagde gegevens compleet en consistent beschikbaar zijn. Bij de Haagse scholen doen zich de meeste problemen voor: de gegevens zijn in het eerste jaar voor beide locaties gezamenlijk (opgeteld) aangeleverd en in latere jaren wel per school maar alleen incidenteel, niet of inclusief de Nederlandstalige afdeling. Hiermee beperkt de tijdreeks van deze scholen zich tot slechts twee jaren (2004 en 2005) voor beide locaties gezamenlijk (opgeteld). In tabel 3 staat het overzicht van de beschikbare gegevens voor de tien IGVOscholen in de periode

11 Tabel 3. Overzicht van de beschikbare gegevens van de IGVO-scholen, (peildatum 1 oktober) School uitgebreide uitgebreide nationaliteit woonplaats Amsterdam x x x x x x x Arnhem x x x x x + x Den Haag x x - x x x x Eindhoven x x x x x x x Groningen x x x x x x x Hilversum x - x x x x x Maastricht x x x x x x x Oegstgeest x x x x x x x Rotterdam x x x x x x Almere.... x.. x gegevens volledig beschikbaar + gegevens beperkt beschikbaar - gegevens niet geschikt. school bestond nog niet [leeg] geen gegevens De belangrijkste tekortkomingen in de stand- en stroomgegevens van de IGVOscholen zijn de volgende: Den Haag 2006 geen instroom- en uitstroomgegevens Hilversum 2005 instroomgegevens zijn incompleet en inconsistent Daarnaast zijn voor de school in Arnhem de nationaliteitsgegevens in 2004 niet volledig uitgesplitst (alleen de categorieën Nederland, Verenigd Koninkrijk, Italië, Spanje, Frankrijk, Duitsland, Denemarken, Verenigde Staten, Japen en overige) en ontbreken voor de school in Rotterdam de gegevens over de woonplaatsen van de leerlingen in De uitgebreide gegevens over nationaliteiten en woonplaatsen zijn voor de school in Almere uiteraard wederom niet beschikbaar omdat deze school pas na 2004 is opgericht. Voor deze school geldt, net als bij de IGBO-scholen in Almere en Enschede, dat de hoeveelheid gegevens beperkt is in de zin dat de leerlingaantallen en dus ook de instroom en uitstroom erg laag zijn. Er zijn vijf scholen (Amsterdam, Eindhoven, Groningen, Maastricht en Oegstgeest) waarvoor alle gevraagde gegevens compleet en consistent beschikbaar zijn. Voor de overige scholen zijn de gegevens redelijk compleet. De belangrijkste problemen zijn het ontbreken van woonplaatsgegevens voor de school in Rotterdam en de incomplete en ten dele inconsistente stroomgegevens voor de scholen in Den Haag en Hilversum. Data-analyse Om een idee te krijgen van de mogelijkheden van de gegevens zijn deze inhoudelijk geanalyseerd. De instroom- en uitstroomgegevens van de scholen bevatten diverse componenten. De instroom is uitgesplitst naar een aantal herkomstcategorieën: nieuwe instroom in de eerste groep of klas, tussentijdse instroom van andere scholen in Nederland, tussentijdse instroom uit het buitenland en eventuele doublures. De uitstroom is uitgesplitst naar een aantal bestemmingscategorieën: uitstroom uit de 7

12 laatste groep of klas, tussentijdse uitstroom naar andere scholen in Nederland, tussentijdse uitstroom naar het buitenland en eventuele doublures. In de figuren 2 en 3 zijn de instroom en uitstroom van leerlingen naar herkomst- en bestemmingscategorie als percentage van het aantal leerlingen voor alle scholen gezamenlijk weergegeven. Hierbij zijn voor scholen met beperkte data alleen de beschikbare jaren in de berekening van de percentages meegnomen. Figuur 2. De instroom en uitstroom van leerlingen naar herkomst en bestemming als percentage van het aantal leerlingen voor alle IGBO-scholen gezamenlijk* over de periode % 30% 25% 20% 15% igvo buitenland andere school nieuw 10% 5% 0% jaar instroom uitstroom * Exclusief Amsterdam 2004, Den Haag (HSV en ISH) , Leiderdorp 2007 en Maastricht 2007 Figuur 3. De instroom en uitstroom van leerlingen naar herkomst en bestemming als percentage van het aantal leerlingen voor alle IGVO-scholen gezamenlijk* over de periode % 30% 25% 20% 15% diploma buitenland andere school nieuw 10% 5% 0% jaar instroom uitstroom * Exclusief Den Haag

13 Bij de IGBO-scholen is jaarlijks is gemiddeld 29,0% van de leerlingenpopulatie ingestroomd en 27,6% van de leerlingenpopulatie uitgestroomd. De nieuwe instroom van leerlingen in het eerste leerjaar is gemiddeld 6,0% van de (totale) leerlingenpopulatie. De tussentijdse instroom is gemiddeld 18,9% uit het buitenland en 4,1% van andere scholen in Nederland. De uitstroom na het laatste schooljaar (voornamelijk naar het IGVO) bedraagt gemiddeld 7,3%. De tussentijdse uitstroom is 14,7% naar het buitenland en 5,6% naar een andere school in Nederland. De percentages fluctueren over de waarnemingsperiode. De uitstroom laat een substantiële daling zien na Bij de IGVO-scholen is het percentage instroom hoger en het het percentage uitstroom lager dan bij de IGBO-scholen: respectievelijk 31,6% instroom en 23,1% uitstroom. De nieuwe instroom van leerlingen (voornamelijk uit het IGBO) in het eerste leerjaar is gemiddeld 9,6% van de leerlingenpopulatie. De tussentijdse instroom is gemiddeld 17,6% uit het buitenland en 4,4% van andere scholen in Nederland. De uitstroom na het laatste schooljaar (met een diploma) is gemiddeld 10,6%. De tussentijdse uitstroom is 8,3% naar het buitenland en 4,2% naar een andere school in Nederland. De percentages fluctueren wederom over de waarnemingsperiode. Behalve dat de instroom- en uitstroompercentages over de periode variëren, bestaan er ook verschillen tussen de scholen. In de figuren 4 t/m 9 zijn ter illustratie de nieuwe instroom in de eerste groep/klas, de tussentijdse instroom uit buitenland en de tussentijdse uitstroom naar buitenland voor beide typen onderwijs weergegeven als percentage van de leerlingenpopulatie van de betreffende school. Hierdoor worden verschillen tussen scholen die puur een gevolg zijn van verschillen in schoolgrootte vergelijkbaar gemaakt. Er is weinig lijn te ontdekken in de patronen van de verschillende scholen. Specifieke attentie verdienen uitschieters in de grafieken. In figuur 4 springt bijvoorbeeld in 2004 Amsterdam er uit: dit lijkt echter een plausibel resultaat van een combinatie van relatief lage aantallen in combinatie met de opbouwfase waarin deze school zich nog bevindt (de hogere groepen zijn erg klein in omvang ten opzicht van de lagere groepen). In figuur 6 zijn de in vergelijking met de andere scholen hoge uitstroomcijfers van de IGBO-school in Arnhem opmerkelijk. De in figuur 8 zichtbare piek in de instroomcijfers uit het buitenland voor de IGVO-school in Hilversum kan worden verklaard doordat de stroomgegevens voor dat jaar inconsistent zijn met de andere jaren (zie ook tabel 3 en toelichting daarop). Het beeld van de niet in grafieken getoonde andere categorieën (zoals instroom en uitstroom naar ander scholen in Nederland) is vergelijkbaar. Figuur 10 en 11 tonen de verdeling van de leerlingen in het internationaal onderwijs naar nationaliteit. In het primair internationaal onderwijs hebben de meeste leerlingen de Britse nationaliteit (17,5%), daarna volgen Nederlanders en Amerikanen; deze drie groepen omvatten samen ruim 40% van alle leerlingen. De top 15 van nationaliteiten vertegenwoordigt 78% van alle leerlingen in de IGBO-scholen met beschikbare uitgebreide nationaliteitsgegevens (zie figuur 10). In het secundair onderwijs vormen de Nederlanders met bijna een kwart de grootste groep (24,4%), gevolgd door de Britten en Amerikanen. Deze drie nationaliteiten representeren samen de helft van alle leerlingen op de IGVO-scholen. De top 15 van nationaliteiten vertegenwoordigt 75% van alle leerlingen (zie figuur 11). 9

14 Figuur 4. Nieuw ingestroomde IGBO-leerlingen in de eerste groep als percentage van de leerlingenpopulatie van de school, % 45% 40% 35% 30% 25% 20% 15% Amsterdam Arnhem Eindhoven Groningen Hilversum Maastricht Rotterdam 10% 5% 0% jaar Figuur 5. Tussentijds uit het buitenland ingestroomde IGBO-leerlingen als percentage van de leerlingenpopulatie van de school, % 45% 40% 35% 30% 25% 20% 15% Amsterdam Arnhem Eindhoven Groningen Hilversum Maastricht Rotterdam 10% 5% 0% jaar 10

15 Figuur 6. Tussentijds naar het buitenland uitgestroomde IGBO-leerlingen als percentage van de leerlingenpopulatie van de school, % 45% 40% 35% 30% 25% 20% 15% Amsterdam Arnhem Eindhoven Groningen Hilversum Maastricht Rotterdam 10% 5% 0% jaar Figuur 7. Nieuw ingestroomde IGVO-leerlingen in de eerste klas als percentage van de leerlingenpopulatie van de school, % 45% 40% 35% 30% 25% 20% 15% 10% Amsterdam Arnhem Den Haag Eindhoven Groningen Hilversum Maastricht Oegstgeest Rotterdam 5% 0% jaar 11

16 Figuur 8. Tussentijds uit het buitenland ingestroomde IGVO-leerlingen als percentage van de leerlingenpopulatie van de school, % 45% 40% 35% 30% 25% 20% 15% 10% Amsterdam Arnhem Den Haag Eindhoven Groningen Hilversum Maastricht Oegstgeest Rotterdam 5% 0% jaar Figuur 9. Tussentijds naar het buitenland uitgestroomde IGVO-leerlingen als percentage van de leerlingenpopulatie van de school, % 45% 40% 35% 30% 25% 20% 15% 10% Amsterdam Arnhem Den Haag Eindhoven Groningen Hilversum Maastricht Oegstgeest Rotterdam 5% 0% jaar 12

17 Figuur 10. Verdeling van het aantal IGBO-leerlingen naar nationaliteit (top 15), 2004 (IGBO-scholen Arnhem, Groningen, Hilversum, Leiderdorp, Maastricht, Rotterdam) Groot-Brittannië Nederland Verenigde Staten India Japan Italië Frankrijk Korea Duitsland Australië Polen Denemarken Israel Rusland Spanje Figuur 11. Verdeling van het aantal IGVO-leerlingen naar nationaliteit (top 15), 2004 (alle scholen) Nederland Groot-Brittannië Verenigde Staten Frankrijk Duitsland Italië Spanje Japan Rusland Polen Turkije Korea Taiwan Australië Iran Zuid-Afrika 13

18 In de onderstaande kaarten in figuur 12 en 13 is de geografische spreiding van de leerlingen van de IGO-scholen weergegeven naar woongemeente. De grootte van de cirkels representeert het aantal leerlingen woonachtig in de betreffende gemeente. Voor slechts vijf van de IGBO-scholen zijn gegevens over de woonplaatsen van de leeerlingen beschikbaar. Voor die vijf scholen ziet het kaartbeeld in figuur 12 er plausibel uit. Opmerkelijk is dat zelfs de twee dichtst bij elkaar gelegen scholen (Leiderdorp en Hilversum) geen overlappende woongemeenten hebben. Helaas ontbreekt echter vooral in de Randstad een belangrijk aantal scholen (Amsterdam, Den Haag en Rotterdam) waardoor de overlap van de voedingsgebieden van de scholen in de Randstad buiten beeld blijft. Figuur 12. De geografische spreiding van het aantal IGBO-leerlingen per school naar woongemeente, 2004 (IGBO-scholen Arnhem, Groningen, Hilversum, Leiderdorp en Maastricht) IGVO-school Arnhem Groningen Hilversum Leiderdorp Maastricht 50 14

19 Figuur 13 toont de geografische spreiding van de IGVO-leerlingen. In deze kaart ontbreekt alleen de IGVO-school in Rotterdam. De grootste concentratie leerlingen bevindt zich in Den Haag. In de Randstad overlappen de voedingsgebieden van de scholen, met name van de scholen in Den Haag en Oegstgeest enerzijds en van de scholen in Amsterdam, Hilversum en wederom Oegstgeest anderzijds. De scholen buiten de Randstad hebben ieder een redelijk afgebakend verzorgingsgebied. De voedingsgebieden van de IGVO-scholen zijn iets groter dan die van de IGBOscholen (de leerlingen wonen gemiddeld iets verder van de scholen af). Uiteraard moet bij beide kaarten wel worden bedacht dat gegevens over de leerlingenpopulatie van (concurrerende) private scholen volledig ontbreekt. Figuur 13. De geografische spreiding van het aantal IGVO-leerlingen per school naar woongemeente, 2004 (alle IGVO-scholen exclusief Almere, Enschede en Rotterdam) IGVO-school Amsterdam Arnhem Den Haag Eindhoven Groningen Hilversum Maastricht Oegstgeest 50 15

20 Conclusie In dit rapport is verslag gedaan van een definitieve haalbaarheidsstudie naar de mogelijkheden om een prognosemodel te ontwikkelingen voor het internationaal onderwijs in Nederland. In navolging op de aanbevelingen uit een eerdere haalbaarheidsstudie in opdracht van de Stichting Internationaal Onderwijs hebben de internationaal georiënteerde scholen voor basisonderwijs (IGBO) en voortgezet onderwijs (IGVO) diverse gegevens verzameld over de ontwikkeling van de leerlingenpopulaties van de scholen in de vorm van standgegevens en instroom- en uitstroomgegevens naar een aantal kenmerken (leerjaar, nationaliteit en woonplaats) over de periode De verzamelde gegevens zijn eerst geïnventariseerd en vervolgens geanalyseerd. Uit de data-inventarisatie is gebleken dat het vooral voor de IGBO-scholen lastig was om de juiste gegevens op te leveren. Slechts voor één van de scholen zijn alle gevraagde gegevens compleet en consistent beschikbaar over de gehele periode Voor enkele van de belangrijkste (grootste) scholen waren in slechts zeer beperkte mate consistente gegevens beschikbaar. Voor de IGVO-scholen is het beeld positiever: voor vijf van de scholen zijn alle gevraagde gegevens compleet en consistent beschikbaar over de gehele periode Bij de overige scholen ontbreken slechts incidenteel gegevens over een bepaald jaar. De belangrijskte tekortkoming is dat voor één school gegevens over het voedingsgebied van de school ontbreken. Uit de analyse van alle beschikbare gegevens komt een diffuus beeld naar voren. De gegevens, voor zover beschikbaar, over de herkomst van de leerlingen zowel in de zin van nationaliteiten als woonplaatsen, zien er plausibel uit. Analyse van de diverse componenten van de instroom en uitstroom, zoals nieuwe instroom in het eerste leerjaar en tussentijdse instroom en uitstroom van en naar het buitenland levert een gevarieerd beeld zonder dat daar een duidelijk lijn in naar voren komt. De patronen per school vertonen weinig tot geen overeenkomsten en laten geen duidelijk trends zien. Hierdoor is het niet mogelijk om meer algemeen geldende trendmatige ontwikkelingen te ontdekken. De ontwikkelingen lijken daardoor erg schoolspecifiek. De ten dele ontbrekende en ten dele inconsistente gegevens in combinatie met het ontbreken van duidelijke interpreteerbare algemeen geldende en consistente trends maakt het zeer lastig om een algemene prognosesystematiek te ontwikkelen voor het internationaal onderwijs in Nederland. Ook als nu ontbrekende of inconsistente gegevens wel volledig en kwalitatief goed beschikbaar zouden zijn, lijkt het ontwikkelen van een algemeen geldend betrouwbaar prognosemodel een zeer lastige opgave. De belangrijkste conclusie van dit haalbaarheidsonderzoek is dan ook dat het gegeven de grote onderlinge verschillen tussen de scholen en het ontbreken van algemeen geldende trends niet haalbaar is om een voldoende betrouwbare prognosesystematiek voor het internationaal onderwijs in Nederland te ontwikkelen. Geraadpleegde literatuur Ekamper, P. en J. van der Harst (2003), Een prognosesystematiek voor internationaal onderwijs in Nederland; een haalbaarheidsstudie. Den Haag: NIDI. Innovatieplatform (2009), Deuren open; advies internationale scholen. Den Haag: Innovatieplatform. NEI (2002), Ruimte voor internationaal georiënteerd onderwijs in de regio Amsterdam. Rotterdam: NEI. 16