Benchmark G4 G4 Rapportage



Vergelijkbare documenten
Benchmark middelbaar beroepsonderwijs 2011

Benchmark middelbaar beroepsonderwijs Bouwsteen studiesucces. Sectorrapportage

Stromen door het onderwijs

Benchmark middelbaar beroepsonderwijs 2012

Benchmark middelbaar beroepsonderwijs 2016

VSV-cijfers. Aanval op schooluitval. RMC regio 1 Oost-Groningen. Convenantjaar Voorlopige cijfers

Studiesucces in de G4 opnieuw beoordeeld. Replicatieonderzoek naar het effect van populatieverschillen op de studieresultaten in roc s

Benchmark middelbaar beroepsonderwijs 2010

Met een startkwalificatie betere kansen op de arbeidsmarkt

Benchmark middelbaar beroepsonderwijs 2015

Benchmark middelbaar beroepsonderwijs 2014

Overzichtsrapport SER Gelderland

Voortijdig schoolverlaters: een kwetsbare groep op de arbeidsmarkt

monitor Marokkaanse Nederlanders in Maassluis bijlage(n)

Voortijdig schoolverlaters en Citotoets-gegevens,

Monitor Jeugdwerkloosheid Amsterdam over 2014

Fact sheet. Monitor jeugdwerkloosheid Amsterdam. nummer 5 maart 2013

5. Onderwijs en schoolkleur

Erratum Jaarboek onderwijs 2008

VSV-cijfers. Aanval op schooluitval. RMC regio 13 Achterhoek. Convenantjaar Voorlopige cijfers

Fact sheet. Monitor jeugdwerkloosheid Amsterdam 2013

Studenten aan lerarenopleidingen

Factsheet. Monitor jeugdwerkloosheid Amsterdam Werkloosheid stijgt naar 24% Definities. Nummer 6 juni 2014

Atlas voor gemeenten 2013: de positie van Utrecht. notitie van Onderzoek.

B-toets Vragenlijst Bejegening Versie voor jongeren

Onder- en overadvisering in beeld 2006/ /2009 Gemeente Helmond

RENDEMENTEN EN DIPLOMA S

Jeugdwerkloosheid Amsterdam

Bevolkingsvraagstukken in Nederland anno Grote steden in demografisch perspectief

Kampen 104 ( 2,3% ) Epe 84 ( 3,1% ) Apeldoorn 474 ( 3,8% ) Rozendaal. Westervoort 62 ( 3,8% ) 65 ( 2,6. Lingewaard 87 ( 2,3% ) Ubbergen 24 ( 3,4% )

Factsheet Jongeren buiten beeld 2013

Allochtonen op de arbeidsmarkt

Meerdere keren zonder werk

Technisch rapport Studentenstromen en selecterende opleidingen

Monitor Jeugdwerkloosheid Amsterdam over 2015

Gestruikeld voor de start

Minder jongeren zonder startkwalificatie van school

Landelijke Jeugdmonitor. Rapportage 2e kwartaal 2007

Minimaregelingen en schoolloopbanen Onderzoek, Informatie en Statistiek

Voortijdig schoolverlaters 0c van misdrijf in Nederland, naar woongemeente ente (G4) en schoolsoort

Onderwijskansen. 2.1 Opleidingsniveau ouders

Potentiële Voortijdig Schoolverlaters in Nederland Toelichting bij de tabellen

Voortijdig Schoolverlaters 2005 Toelichting bij de tabellen

Aanval op schooluitval

Jeugdwerkloosheid Amsterdam over 2017

Alleenstaande moeders op de arbeidsmarkt

jeugdwerkloosheid 64% werklozen volgt opleiding 800 jongeren geregistreerd als werkloze

Scholen in de Randstad sterk gekleurd

Uitleg en verdieping CBS data infographic Participatie zonder Startkwalificatie

Factsheets. Voortijdig Schoolverlaten

Factsheets. Voortijdig Schoolverlaten

Opbrengsten van het vmbo in de G4. Resultaten van een inspectieonderzoek naar het rendement van vmbo-scholen in de vier grote steden

Potentiële Voortijdig Schoolverlaters in Nederland Toelichting bij de tabellen

Opbrengsten van het vmbo in de G4. Resultaten van een inspectieonderzoek naar het rendement van vmbo-scholen in de vier grote steden

Dordtse jeugd in cijfers

Afgestudeerden en uitvallers in Avans en het hoger beroepsonderwijs

Werkloosheid in Helmond 2012 Samenvatting en conclusies

Monitoring Utrechtse School: Tweede meting

Aanval op schooluitval

1. Teller UZS in RMC Regio Utrecht

Voortijdig schoolverlaten 0c het voortgezet et onderwijs in

Factsheets VSV. November 2005

FACTSHEET Verwante en niet-verwante doorstroom in de beroepskolom

Ter attentie van de leden van de Vaste Kamercommissie van Onderwijs, Cultuur en Wetenschap

Atlas voor gemeenten 2014: de positie van Utrecht

Toelichting gegevens waarstaatjegemeente.nl bij de thema s:

Monitor Jeugdwerkloosheid Amsterdam over 2016

LelyStadsGeluiden. De mening van de jongeren gepeild. School en werk 2007

RENDEMENTEN EN DIPLOMA S

Afgestudeerden en uitvallers in Avans en het hoger beroepsonderwijs

1 De bevolking van de regio Gelre-IJssel

Factsheet Maatschappelijke positie van Voormalig Antilliaanse / Arubaanse Migranten in Nederland

Jongeren op de arbeidsmarkt

Uitval zonder diploma: Aanleiding, Kansen en Toekomstintenties

Verlangd basisonderwijs in de wijk Overvecht, gemeente Utrecht. Rapportage. Menno Wester

Doelstelling Percentage en streefcijfers uitval naar onderwijssoort Haaglanden Tussenstand verloop dit schooljaar

Onderzoeksflits. Atlas voor gemeenten 2016 Thema Water. De positie van Utrecht uitgelicht. IB Onderzoek, 29 juni Utrecht.

Zorg & Welzijn Rivierenland --- In-, door- en uitstroom. Erik Keppels m.m.v. Paul den Boer. Nijmegen, 19 januari 2012.

Notitie Aansluiting vanuit het onderwijs op de arbeidsmarkt van jongens en meisjes met een diploma gehaald op het mbo bol-voltijd of ho voltijd

23JA Grafisch Lyceum Rotterdam

Uitleg van de figuren VO 1

Steunpunt tot bestrijding van armoede, bestaansonzekerheid en sociale uitsluiting

Uitval en studiesucces van Avans studenten vergeleken met de landelijke cijfers in 2017

Rotterdamse schoolverlaters op achterstand

Conclusie. Over de relatie tussen laaggeletterdheid en armoede. Ingrid Christoffels, Pieter Baay (ecbo) Ineke Bijlsma, Mark Levels (ROA)

Van mbo en havo naar hbo

Gediplomeerden 2015 SOMA College

Potentiële Voortijdig Schoolverlaters in Nederland Toelichting bij de tabellen

Uitleg van de figuren PO 1

Factsheet voortijdig schoolverlaten Regio Zuid-Holland Noord Schooljaar

Monitor jeugdwerkloosheid over. Achtergrondrapportage bij de factsheet Jeugdwerkloosheid. Onderzoek, Informatie en Statistiek

Jeugdwerkloosheid Nieuw-West

Langdurige werkloosheid in Nederland

Opdrachtgevers & Netwerkpartners

BIJLAGEN. Jaarrapport integratie 2013

Mobiliteit van leraren tussen onderwijssectoren

Atlas voor gemeenten 2012:

Uitval studenten. Sectorbeeld Onderwijs, Inspectie van het Onderwijs,

evaluatie, monitoring, tevr effectonderzoek en datave

De kenmerken van schoolverlaters en hun arbeidspositie vijf jaar later

Transcriptie:

Benchmark G4 G4 Rapportage Paul den Boer en Jos Frietman (KBA) Ike Overdiep (Opus 8) 22 oktober 2010

2010 Kenniscentrum Beroepsonderwijs Arbeidsmarkt, Nijmegen Behoudens de in of krachtens de Auteurswet van 1912 gestelde uitzonderingen mag niets uit deze uitgave worden vermenigvuldigd en/of openbaar gemaakt door middel van druk, fotokopie, microfilm of op welke andere wijze dan ook, en evenmin in een retrieval systeem worden opgeslagen, zonder de voorafgaande schriftelijke toestemming van het Kenniscentrum Beroepsonderwijs Arbeidsmarkt te Nijmegen. No part of this book/publication may be reproduced in any form, by print, photo print, microfilm or any other means without written permission from the publisher.

Inhoud Managementsamenvatting... 1 1 Inleiding... 3 2 Rendement en studieresultaten mbo, landelijk en binnen de G4... 5 2.1 Risicogroep, kenmerken en afbakening... 5 2.2 Aandeel risicogroep in G4 ROC s en overige ROC s... 7 2.3 Jaarresultaat voor de risicogroep bij G4 ROC s en overige ROC s... 8 2.4 De samenstelling van de doelgroep in relatie tot het jaarresultaat van G4 ROC s... 9 2.5 Aanvullende inzichten: ontwikkelingen in de omgeving van G4 ROC's... 11 Geraadpleegde literatuur... 15 Bijlage 1 Aanvullende tabellen... 17 Bijlage 2 Verantwoording onderzoeksaanpak... 21

Managementsamenvatting - Het aandeel risicostudenten is bij de G4 ROC s ruim twee keer zo groot als bij de overige ROC s. Risicostudenten zijn studenten die landelijk een aanzienlijk lagere kans hebben op het behalen van een diploma dan hun medestudenten. - De 'grootste' risicocategorie zijn studenten zonder vmbo diploma afkomstig uit Armoede Probleem Cumulatie (APC)-gebieden. Zij zijn binnen de G4 ROC's ruim 3,5 keer meer aanwezig dan bij de andere ROC's. - Het jaarresultaat van de G4 ROC s in vergelijking met de overige ROC s is gunstiger naarmate de doelgroep kwetsbaarder of gecompliceerder is. - De combinatie van het gegeven dat (a) het jaarresultaat van de risicogroep beduidend lager ligt dan dat van de niet-risicogroep en dat (b) het aandeel van de risicogroep in de G4 ROC's twee keer zo groot is als dat in de overige ROC's, maakt het plausibel om te veronderstellen dat het jaarresultaat van G4 ROC s nadelig wordt beïnvloed door het relatief grote aandeel studenten uit risicodoelgroepen bij de G4 ROC s. - De complexiteit van de problemen waarmee MBO-studenten in de G4 te maken hebben (bv. vaker contacten met justitie en politie, psychiatrische zorgbehoeften, gedragsproblemen) is omvangrijker dan die van MBO studenten in andere gebieden. - Voor MBO-studenten in de G4 is er ten slotte sprake van een grootstedelijk effect; er bestaan voor jongeren veel concurrerende tijdsbestedingen in de stad en er zijn meer mogelijkheden om aan sociale controle te ontsnappen. Dat zijn de meest in het oog springende uitkomsten van deze G4 benchmark met als centrale vraag of er een relatie bestaat tussen het relatief lage jaarresultaat van de G4 ROC s en de samenstelling van hun studentenpopulatie, i.c. het aandeel risicostudenten. In het onderzoek zijn aanvullende analyses uitgevoerd op het Bron-bestand 2009, verrijkt met gegevens over APC-gebieden. Daarnaast is gebruik gemaakt van inzichten uit eerdere onderzoeken om de uitkomsten nader te kunnen verklaren. 1

2

1 Inleiding Sinds enige jaren verzamelt, vergelijkt en publiceert de Inspectie van het Onderwijs gegevens over onderwijsrendement en studieresultaten in het MBO. Daarnaast is de MBO Raad gestart met een regelmatige benchmark mbo, waarvan onlangs de vierde is verschenen onder de titel 'Bouwsteen studiesucces'. Uit de 4 e benchmark mbo kan worden afgeleid dat het jaarresultaat van de ROC s in de 4 grote steden (G4) gemiddeld lager is dan dat van de overige ROC s. Wat de oorzaken zijn van deze verschillen, laat zich uit de cijfers niet afleiden. Daartoe moeten ze verbonden worden met andere gegevens, die overeenkomsten en verschillen tussen grootstedelijke omgevingen en de rest van het land analyseren. Dat kan ook gegevens opleveren die de G4 ROC's in staat stellen te definiëren waar de mogelijkheden voor verbeteringen zitten en wat daarvoor nodig is binnen de ROC's en in hun (directe) omgeving. In dat kader hebben de G4 ROC's het initiatief genomen tot de uitvoering van een G4 benchmark. Centrale vraag is of er een relatie bestaat, en zo ja met welke verbanden, tussen het relatief lage jaarresultaat van de ROC s in de G4 en de samenstelling van hun studentenpopulatie, in het bijzonder een groep die in alle ROC's een beduidend lagere kans heeft op het behalen van een diploma; de risicostudenten. Uit eerder onderzoek is al het nodige bekend over risico's en risicostudenten. De WRR (2009, p. 25-32) vat de belangrijkste inzichten samen: - De sociaal economische status van ouders is een zeer belangrijke voorspeller van schoolsucces; - De vroegtijdige uitval van leerlingen met een laag aanvangsniveau en/of een laag schooladvies van de basisschool is relatief groot; - De risico's om de school zonder diploma te verlaten zijn aanzienlijk groter bij studenten uit armoedeprobleemcumulatiegebieden; - Daarnaast kunnen veel andere omstandigheden een rol spelen, zoals een beperkte motivatie, eenoudergezinnen, een handicap of stoornis; - De uitval onder niet-westerse allochtonen is relatief groot. Deze kan worden verklaard door een combinatie van bovengenoemde factoren: het lage opleidingsniveau van hun ouders, een laag aanvangsniveau bij de overgang naar het voortgezet onderwijs, het grotere percentage eenoudergezinnen en de hoge werkloosheid. Om de centrale vraag in dit onderzoek te beantwoorden zijn de uit deze inzichten af te leiden risico-indicatoren gerelateerd aan de Bronbestanden 2009. Waar mogelijk zijn gegevens rechtstreeks gekoppeld. Zo zijn aanvullende analyses uitgevoerd op het Bronbestand 2009, verrijkt met gegevens over armoedeprobleemcumulatiegebieden (APCG). De resultaten van deze analyses zijn te vinden in de paragrafen 2.1 tot en met 2.4 van dit rapport. Een deel van de risico-indicatoren, zoals bijvoorbeeld de SES van ouders, kan (nog) niet rechtstreeks aan de Bronbestanden gekoppeld worden. Deze worden in paragraaf 2.5 benut om de context waarbinnen de ROC's in de G4 opereren verder in te kleuren en de uitkomsten van de analyses nader te verklaren. 3

4

2 Rendement en studieresultaten mbo, landelijk en binnen de G4 2.1 Risicogroep, kenmerken en afbakening Over het algemeen worden de studieresultaten van mbo studenten niet gerelateerd aan de samenstelling van de studentenpopulatie en hun achtergrondkenmerken. De beschikbare cijfers worden tot nu toe vooral onderverdeeld naar onderwijssector, niveau en ROC. In deze paragraaf wordt gekeken hoe de groep studenten die in alle ROC's het grootste risico lopen relatief 'laag' te scoren als het gaat om studierendement, is samengesteld. In het Bronbestand 2009 is daartoe gekeken of er aanwijsbare groepen studenten zijn die, landelijk gezien, minder vaak een diploma halen dan gemiddeld. Als graadmeter voor het aantal gediplomeerden is, in navolging van de 4 e benchmark mbo, het jaarresultaat genomen 1. Voor de goede orde: de definitie van de risicogroep is gebaseerd op de deelnemers waarvoor het jaarresultaat is berekend. Dit betreft een deelpopulatie van de totale studentenpopulatie. Uit deze analyse komt naar voren dat etniciteit, vooropleiding en APC-gebied (student woont in een armoedeprobleemcumulatiegebied belangrijke risicofactoren zijn voor een slechter studieresultaat) 2. Het jaarresultaat voor alle ROC s gezamenlijk bedraagt in 2009 66,2%. De groepen studenten waarvan de resultaten zich het meest onderscheiden van dat landelijk gemiddelde zijn: niet-westerse allochtonen (55%) scoren beduidend lager dan autochtone studenten (70%); westerse allochtonen (61%) bevinden zich tussen deze twee groepen in; studenten zonder een diploma van een vmbo-opleiding halen veel minder vaak (53%) een diploma dan gemiddeld; het jaarresultaat van studenten in een APC-gebied ligt 10% lager dan dat van studenten die niet in een APCG wonen (58% vs. 68%) 3. Afbakening risicogroep Om voor de G4 benchmark de groep risicostudenten af te bakenen, zijn de hierboven genoemde kenmerken vooropleiding, etniciteit en APCG met elkaar gecombineerd. Daarbij ontstaan 42 categorieën. Hiervan hebben 22 categorieën een jaarresultaat dat minimaal 5% lager ligt dan het gemiddelde (66,2%) voor alle ROC s. Deze categorieën vormen samen de risicogroep (zie ook tabel B2 in bijlage 1). Tabel 1 geeft de samenstelling van de risicogroep weer. De risicogroep omvat per 1 oktober 2009 landelijk 112.544 studenten, 23% van het totale aantal in de ROC s. 1 In bijlage 2 wordt het begrip jaarresultaat nader toegelicht. 2 Het begrip APCG wordt toegelicht in bijlage 2. 3 Tabel B1 in bijlage 1 bevat de gegevens voor alle onderscheiden kenmerken. Uit die tabel blijkt dat andere kenmerken (geslacht, leeftijd, opleidingskenmerken) minder sterk samenhangen met het jaarresultaat, en dus nauwelijks meespelen bij het afbakenen van een risicogroep.. 5

Tabel 1 Samenstelling en jaarresultaat van de risicogroep (gemiddelde voor alle ROC s) % APC-gebied vmbo zonder diploma 49,3 havo/vwo zonder diploma 52,6 vmbo B met diploma 57,3 vmbo K met diploma (niet-w. allochtonen) 54,2 vmbo G met diploma (niet-w. allochtonen) 58,9 vmbo T met diploma (niet-w. allochtonen) 60,2 geen APC-gebied vmbo zonder diploma 55,0 havo/vwo zonder diploma (w. en niet-w. allochtonen) 51,7 vmbo B met diploma (w. en niet-w. allochtonen) 58,2 vmbo K met diploma (niet-w. allochtonen) 53,6 vmbo T met diploma (niet-w. allochtonen) 61,1 havo/vwo met diploma (niet-w. allochtonen) 56,9 Totaal risicogroep 55,6 Definitie risicogroep De risicogroep in het MBO zijn studenten die een aanzienlijk lagere kans hebben op het behalen van een diploma dan hun medestudenten. Zij hebben geen diploma gehaald in het voortgezet onderwijs of alleen een VMBO-B diploma. Niet westerse allochtone studenten lopen ook een risico als zij een VMBO- K, G, of T-diploma hebben behaald. De kansen op studiesucces zijn bovendien niet evenredig gespreid: jongeren die in een APC-gebied wonen, lopen een grotere kans om het MBO niet met een diploma af te sluiten. Samenstelling risicogroep: a. studenten woonachtig in een APC-gebied en met een vooropleiding vmbo of havo/vwo zonder diploma of vmbo B met diploma; b. studenten woonachtig in een APC-gebied, met een vooropleiding vmbo K, G of T, en nietwesters allochtoon; c. studenten niet woonachtig in een APC-gebied, met een vooropleiding vmbo zonder diploma; d. studenten niet woonachtig in een APC-gebied, met een vooropleiding havo/vwo zonder diploma of vmbo B met diploma, en westers of niet-westers allochtoon; e. studenten niet woonachtig in een APC-gebied, met een vooropleiding vmbo K of T of havo/vwo met diploma, en niet-westers allochtoon. In de volgende paragrafen worden de G4 ROC s en de overige ROC s verder met elkaar vergeleken. Paragraaf 2.2 analyseert het aandeel van risicogroepen in studentenpopulaties van G4 ROC's en de overige. Paragraaf 2.3 kijkt naar de jaarresultaten van de risicogroep bij G4 en de overige locaties. Paragraaf 2.4 onderzoekt het verband tussen een groter aandeel van risicogroepen en (lagere) studieresultaten. 6

2.2 Aandeel risicogroep in G4 ROC s en overige ROC s In het hele land maakt de risicogroep iets minder dan een kwart van de studentenpopulatie uit. Bij de G4 ROC's ligt het percentage echter ver boven dat landelijk gemiddelde. Bevinding 1: Het aandeel risicostudenten in de totale studentenpopulatie is bij de G4 ROC s ruim twee keer zo groot (38%) als bij de overige ROC s (18%). Tabel 2 geeft een overzicht van het aandeel dat de verschillende groepen studenten uit de risicogroepen hebben in deze totalen. Tabel 2 Aandeel studenten in risicogroep bij G4 ROC s en overige ROC s in % G4 ROC s Overige ROC s Verschil APC-gebied vmbo zonder diploma 6,3 1,7 4,6 havo/vwo zonder diploma 0,7 0,3 0,4 vmbo B met diploma 7,5 2,8 4,7 vmbo K met diploma (niet-w. allochtonen) 4,4 0,8 3,6 vmbo G met diploma (niet-w. allochtonen) 0,4 0,1 0,3 vmbo T met diploma (niet-w. allochtonen) 4,0 0,8 3,2 Geen APC-gebied vmbo zonder diploma 5,4 5,5-0,1 havo/vwo zonder diploma (w. en niet-w. allochtonen) 0,4 0,3 0,1 vmbo B met diploma (w. en niet-w. allochtonen) 3,8 2,7 1,1 vmbo K met diploma (niet-w. allochtonen) 2,4 1,3 1,1 vmbo T met diploma (niet-w. allochtonen) 2,8 1,5 1,3 havo/vwo met diploma (niet-w. allochtonen) 0,1 0,1 - Totaal risicogroep 38,2 17,8 20,4 Bevinding 2: De 'grootste' risicocategorie bestaat uit studenten vmbo zonder diploma in APC-gebieden. Binnen de G4 ROC's is deze risicocategorie ruim 3,5 keer groter dan bij de overige ROC's. Vergelijken we de G4 ROC's en de overige ROC's voor het aandeel niet-westerse studenten, studenten met als vooropleiding een vmbo-opleiding zonder diploma en studenten die in een APC-gebied wonen, dan zijn de parallellen met tabel 2 opvallend. 4 het percentage niet-westerse allochtonen ligt bij G4 ROC s drie keer zo hoog (42%) als bij de overige ROC s (14%); bij G4 ROC s zijn meer vmbo opgeleiden zonder een diploma (12%, overige ROC s 7%); ruim een derde van de G4 deelnemers woont (37%) in een APC-gebied, 2,5 keer zo veel als bij de overige ROC s (15%). 4 Tabel B3 in bijlage 1 geeft een volledig overzicht van studenten-, sociaalgeografische en opleidingskenmerken van G4 ROC's en overige ROC's(gebaseerd op het aantal studenten per 1 oktober 2009). 7

2.3 Jaarresultaat voor de risicogroep bij G4 ROC s en overige ROC s Wat is het verschil in jaarresultaat tussen de risicogroep van de G4 ROC's en van de overige ROC's? Bij de G4 ROC s scoort de risicogroep een kleine 2% lager dan bij de overige ROC s. Dat verschil is aanzienlijk kleiner dan het scoreverschil voor de hele studentpopulatie (6%). Tabel 3 laat zien dat de verschillen tussen de G4 ROC's en de overige ROC's het grootst zijn in de niet- APC-gebieden. In APC-gebieden zijn de resultaten van de G4 ROC's voor bepaalde subcategorieën studenten zelfs een fractie beter dan die van opleidingen elders in het land. Dit geldt in het bijzonder voor studenten die landelijk gezien de minste kans hebben op een diploma: studenten die in een APC-gebied wonen en geen vo-diploma (vmbo of havo/vwo) hebben. 5 Tabel 3 Jaarresultaat van studenten in risicogroep bij G4 ROC's en overige ROC's in % G4 ROC s Overige ROC s Verschil APC-gebied vmbo zonder diploma 49,4 49,2 +0,2 havo/vwo zonder diploma 53,2 52,0 +1,2 vmbo B met diploma 56,8 57,8-1,0 vmbo K met diploma (niet-w. allochtonen) 54,9 52,6 +2,3 vmbo G met diploma (niet-w. allochtonen) 58,6 59,3-0,7 vmbo T met diploma (niet-w. allochtonen) 60,1 60,4-0,3 Geen APC-gebied vmbo zonder diploma 52,1 56,0-3,9 havo/vwo zonder diploma (w. en niet-w. allochtonen) 49,3 53,2-3,9 vmbo B met diploma (w. en niet-w. allochtonen) 56,8 58,9-2,1 vmbo K met diploma (niet-w. allochtonen) 51,4 55,1-3,7 vmbo T met diploma (niet-w. allochtonen) 61,1 61,1 - havo/vwo met diploma (niet-w. allochtonen) 54,7 58,5-3,8 Totaal risicogroep 54,7 56,3-1,6 Tabel B4 (bijlage 1) bevestigt dat het jaarresultaat van de G4 ROC s lager is dan dat van de overige ROC s, maar de verschillen binnen de risicogroep zijn kleiner dan de 6% die voor de gehele studentenpopulatie geldt: voor niet-westerse allochtonen bedraagt het verschil 1%; voor studenten zonder vmbo-diploma als vooropleiding bedraagt het verschil 4%; voor studenten die in een APC-gebied wonen bedraagt het verschil 3%. 5 Zie tabel 1 in paragraaf 1. 8

Bevinding 3: Uit de analyses valt op te maken dat het jaarresultaat van de G4 ROC s in vergelijking met de overige ROC s gunstiger is naarmate de doelgroep kwetsbaarder of gecompliceerder is. Voor studenten uit de risicogroep van buiten de APC-gebieden (de minst kwetsbare categorie binnen de risicogroep) geldt dat de G4 ROC's een lager jaarresultaat realiseren dan de overige ROC's. Een verklaring hiervoor zou onder meer gevonden kunnen worden in het 'grootstedelijk effect'. Deze verklaring wordt nader uitgewerkt in de analyses van het SCP. Daaruit bleek dat de geringere jaarresultaten of de hoge schooluitval in bepaalde buurten en steden niet volledig kan worden verklaard uit factoren als de sociale economische achtergrond van haar bewoners. Er blijkt sprake van een 'buurteffect'. De woonomgeving speelt 'een zelfstandige rol: hoe sterker verstedelijkt het woongebied, hoe groter het risico van voortijdig schoolverlaten' (Herweijer 2008:159). Verklaringen voor dit 'grootstedelijk effect' worden vooral gezocht in de cumulatie van problemen, vele alternatieve vormen van tijdsbesteding en ruimere mogelijkheden om aan sociale controle te ontsnappen. Dit effect zou, aldus de WRR, ook een verklaring kunnen zijn voor een andere bevinding die ook uit bovenstaande analyse naar voren komt, namelijk dat "de uitval in de 'betere buurten' van de G4 hoger is dan in vergelijkbare 'betere buurten' in de rest van Nederland. Kennelijk worden jongeren in de relatief betere buurten 'besmet' door de grootstedelijke problematiek in de nabijgelegen probleemwijken" (WRR, 2008: 31, 32). 2.4 De samenstelling van de doelgroep in relatie tot het jaarresultaat van G4 ROC s Om uitspraken te kunnen doen over de relatie tussen de samenstelling van de doelgroep en het jaarresultaat van de G4 ROC s ten opzichte van de overige ROC s, is gekeken naar: a. het jaarresultaat van de risicogroep in vergelijking met dat van de niet-risicogroep, en b. het verschil in aandeel van de risicogroep. Voor de studentenpopulatie als geheel ligt het gemiddelde jaarresultaat van de G4 ROC s lager dan dat van de overige ROC s: 61,9 procent versus 67,8 procent (zie tabel 4). Tabel 4 laat de verschillen in het jaarresultaat van de risicogroep en de niet-risicogroep zien. Tabel 4 Jaarresultaat voor de risicogroep en voor de niet-risicogroep G4 ROC s Overige ROC s Totaal ROC s risicogroep 54,7% 56,3% 55,6% niet-risicogroep 68,7% 71,6% 71,0% totale studentenpopulatie 61,9% 67,8% 66,2% 9

Figuur 1, die betrekking heeft op alle ROC's, laat zien dat het jaarresultaat van de risicogroep beduidend (ruim 15%) lager ligt dan dat van de niet-risicogroep. Dit geldt in ongeveer gelijke mate ook voor de G4 ROC's. Figuur 1 Jaarresultaat risicogroep en niet-risicogroep (alle ROC's) Jaarresultaat risicogroep alle ROC's Jaarresultaat niet-risicogroep alle ROC's 55,6% 71,0% Figuur 2 laat zien dat het aandeel van de risicogroep in de G4 ROC's twee keer zo groot is als dat in de overige ROC's 6. Figuur 2 Aandeel risicogroep ROC's G4 en overige ROC's Aandeel risicogroep ROC's G4 Aandeel risicogroep overige ROC's 48,8% 24,4% Relatie tussen samenstelling doelgroep en jaarresultaat Bevinding 4: De combinatie van het gegeven dat (a) het jaarresultaat van de risicogroep beduidend lager ligt dan dat van de niet-risicogroep en dat (b) het aandeel van de risicogroep in de G4 ROC's twee keer zo groot is als dat in de overige ROC's, maakt het plausibel om te veronderstellen dat het jaarresultaat van G4 ROC s nadelig wordt beïnvloed door het relatief grote aandeel studenten uit risicodoelgroepen bij de G4 ROC s. 6 Het gaat hier om de deelnemers voor wie het jaarresultaat is berekend (zie ook paragraaf 2.1). 10

2.5 Aanvullende inzichten: ontwikkelingen in de omgeving van G4 ROC's In de vorige paragrafen zijn de risicogroepen geïsoleerd uit gehele studentengroep van ROC's in Nederland. Daarbij was de aanname dat de leden van die risicogroep in heel Nederland ongeveer dezelfde kenmerken hebben, die bepalen of ze tot deze groep gerekend kunnen worden. Er zijn echter ontwikkelingen in de omgeving van ROC's die het beeld verder inkleuren. Demografische ontwikkelingen De vier grote steden 'vergroenen en verkleuren', terwijl de individualisering zich er verder heeft doorgezet dan elders in Nederland. Het aandeel niet-westerse allochtonen neemt juist in de vier grote steden toe (NIDI, CPB, 2006). In contrast met de nationale trends stijgt het percentage jongeren onder de 15 en daalt het percentage 65-plussers in de grote steden. Het percentage eenpersoonshuishoudens en eenoudergezinnen ligt in de steden op een veel hoger niveau dan elders. Een kleine meerderheid van jongeren onder de 15 in de G4 is van niet-westerse afkomst; in Nederland als geheel ligt hun aandeel op een derde daarvan, 16% gemiddeld. Deze jongeren zijn ongelijk gespreid over wijken. Bijna een op de drie basisscholen in de vier grote steden bestaat voor meer dan 80% uit allochtone leerlingen. Door de grote aantallen leerlingen uit achterstandsgroepen blijven de leerprestaties in de G4 achter en is de doorstroming naar Havo/Vwo lager dan landelijk. Het percentage leerlingen dat slaagt voor het eindexamen in het voortgezet onderwijs, ligt zeven tot tien procent lager dan elders. Het onderwijsniveau van autochtone leerlingen in de G4 ligt iets hoger dan elders, maar van allochtone leerlingen juist iets lager. De op de arbeidsmarkt kwetsbare groep van laag opgeleide en jonge allochtone jongeren is in de grote steden oververtegenwoordigd. Probleemcumulatie, complexe problemen en grootstedelijk effect Het SCP concludeert dat het risico op voortijdig schoolverlaten voor deelnemers in sterk verstedelijkte gebieden ruim 1.5 maal zo groot is als voor die in niet-verstedelijkte gebieden. Hiervoor is een aantal verklaringen te vinden: de cumulatie van problemen, de omvang en complexiteit van de problemen en een 'grootstedelijk effect'. Cumulatie van problemen Het landelijke gemiddelde percentage kinderen in achterstandswijken was in 2006 16%. Dat aandeel is substantieel groter in de G4. In Amsterdam en Rotterdam bedraagt het meer dan 60% 7. Vergeleken met het Nederlandse gemiddelde leven in Rotterdam en Amsterdam veel kinderen in armoede, dat wil zeggen in bijstandsgezinnen, respectievelijk vier en drie maal zoveel. Ook het aantal achterstandsleerlingen met ouders met een laag opleidingsniveau en/of allochtone leerlingen met ouders met een laag opleidingsniveau is in Rotterdam (62,4%) en Amsterdam (53,2%) hoog. In Nederland is het gemiddeld 24%. Deze cijfers onderstrepen de intensiteit van de vragen waar deze steden voor staan. 7 Dienst O+S, Amsterdam, cijfers 2006, uit Kinderen in Tel, 2006; hierin zijn geen cijfers over Den Haag en Utrecht opgenomen. 11

Omvang en complexiteit van problemen De WRR schat dat circa 60% van de schooluitvallers in de G4 kan worden aangemerkt als 'overbelast'. Dit zijn leerlingen die te maken hebben met een opeenstapeling van problemen van uiteenlopende aard; variërend van beperkte vaardigheden en gedragsproblemen tot gebroken gezinnen, chronische armoede en werkloosheid, schulden, verslaving, criminaliteit in de directe omgeving, etc. Ook uit analyses van het Nederlands Jeugd Instituut blijkt dat deelnemers van het MBO ( vooral op niveau 1 en 2, waar zich landelijk gezien de problemen concentreren) in de grote stad aanzienlijk vaker met complexe en psychosociale problematiek te maken te hebben dan dezelfde groep deelnemers buiten de grote stad. Bovendien blijken de problemen van deelnemers van het MBO in de grote stad omvattender te zijn. Het gaat vaak om persoonlijke problemen in combinatie met financiële, justitiële en/of huisvestingsproblemen. Hoe dit uitpakt blijkt bijvoorbeeld in Rotterdam. Hier is door deskundigen een inschatting gemaakt van het aantal jongeren op de twee ROC's met problemen 8. Daaruit blijkt dat er bij bijna de helft van de jongeren die op BOL-opleidingen in niveau 1 en 2 zitten een grote zorgbehoefte is in de domeinen psychiatrie, psychologie en gedragsproblematiek, gevolgd door vraagstukken in financiën, huisvesting en verslaving. Een indicatie voor de invloed van de cumulatie van problemen op de kwalitatieve samenstelling van de G4 studentengroep kan tenslotte ook gevonden worden in recent CBS-onderzoek: 31% van de voortijdige schoolverlaters uit het MBO in de G-4 is verdacht geweest van een misdrijf, tegenover 23% in de rest van Nederland. Grootstedelijk effect Hierbij wordt door het SCP en de WRR gewezen op: - een cumulatie van problemen, zoals hierboven benoemd - veel alternatieve vormen van tijdsbesteding voor jongeren - ruimere mogelijkheden om aan sociale controle te ontsnappen. Vooral de laatste twee factoren zouden ook een verklaring kunnen bieden voor de kleinere kans op studiesucces voor de 'niet-risocoleerlingen' in de G-4: er zijn vele vormen van met school concurrerende tijdsbesteding die de kans op spijbelen doen toenemen. Zeker als de binding met de school zwak is, werkt dit verder spijbelen en voortijdige schooluitval in de hand, zoals uitgebreid werd geanalyseerd door de WRR en ook blijkt uit recent Amsterdams onderzoek. 9 8 Een zorgstructuur in de ROC's, vanuit het voorbeeld in Rotterdam, Rijnmond door Jeugd en Gezin, mei 2010. 9 Door de mazen van het net, Oorzaken en achtergronden van uitval en verzuim in het MBO, Dienst O+S, Amsterdam, april 2010. 12

Bevinding 5: In de G4 leven verhoudingsgewijs veel meer kinderen in achterstandswijken, in gezinnen met weinig inkomen (vaker bijstand). De complexiteit van de problemen waarmee MBO- studenten in de G4 te maken hebben (b.v. vaker contacten met justitie en politie, psychiatrische zorgbehoeften, gedragsproblemen) is omvangrijker dan die van MBO studenten in andere gebieden. Voor MBO-studenten in de G4 is er tenslotte sprake van een grootstedelijk effect; er bestaan voor jongeren veel concurrerende tijdsbestedingen in de stad en er zijn meer mogelijkheden om aan sociale controle te ontsnappen. Het risico op voortijdig schoolverlaten in de G4 is opgeteld al met al de helft groter dan in andere gebieden. Verschillen binnen de G-4 De omvang en intensiteit van de vraagstukken is in de vier grote steden niet precies gelijk. Zo blijft in Rotterdam het aandeel hoge en middeninkomens lager dan in de andere grote steden, is de armoede relatief groot en de werkloosheid hoog. De sociaal-economische status van ouders is een belangrijke voorspeller van schoolsucces van hun kinderen. Van de vier grote steden heeft Rotterdam procentueel de meeste achterstandsleerlingen op de basisschool. De situatie in Amsterdam is enerzijds vergelijkbaar met die van Utrecht als het gaat om een hoog opleidingsniveau en banen in groeisectoren. Anderzijds vertonen de problemen rond werkloosheid en armoede overeenkomsten met de situatie in Rotterdam. Den Haag neemt een middenpositie in. De positionering van de verschillende steden kan worden geïllustreerd aan de hand van gegevens uit de Atlas voor Gemeenten. Hierin worden de 50 grootste gemeenten met elkaar vergeleken op een aantal thema's, waarvan een gedeelte jaarlijks wisselt. Aan de hand van verschillende bronnen wordt per thema een ranking gemaakt, waarbij 1 de stad is die het ten opzichte van de andere 49 'het beste' doet. Positie van Amsterdam, Rotterdam, Den Haag en Utrecht, ten opzichte van de 50 grootste gemeenten van Nederland Tabel 5 Positie van Amsterdam, Rotterdam, Den Haag en Utrecht, ten opzichte van de 50 grootste gemeenten van Nederland Bron: Atlas voor Gemeenten 2008 13

Bevinding 6: Omvang en aard van de specifieke vraagstukken waarvoor de G4 gemeenten zich geplaatst zien verschillen. Rotterdam heeft ten opzichte van de andere steden in de G4 de meeste achterstandsleerlingen en laagopgeleiden. Ook is er relatief de meeste armoede. 14

Geraadpleegde literatuur - Bevolkingsvraagstukken in Nederland anno 2006. Grote steden in demografisch perspectief. Periodieke Rapportage Bevolkingsvraagstukken (WPRB). NIDI report nr. 71. Den Haag: NIDI - CPB notitie Projectgroep Grotestedenbeleid, 23 oktober 2006 - Vertrouwen in de school, over de uitval van 'overbelaste' jongeren, WRR, 2008 - Herweijer, L. Gestruikeld voor de start, De school verlaten zonder startkwalificatie. Den Haag, SCP, 2008 - Probleemdruk en zorgstructuur in het middelbaar beroepsonderwijs, NJI Onderwijs en Jeugdzorg. Utrecht, 2008 - Jaarrapport 2009, Landelijke Jeugdmonitor - Onderwijs, CBS, Statline; o.a. Voortijdig schoolverlaters verdacht van misdrijf in Nederland naar woongemeente (G4) en onderwijssoort, 2007/2008 - Dienst O+S, Amsterdam, cijfers 2006 uit Kinderen in Tel, 2006 - De staat van Rotterdam, 2010 - Pieken aan de Amstel 3, 2008, de economie en arbeidsmarkt in kort bestek - Rapport de aantrekkelijke stad, Onderzoek en integrale vraagstukken gemeente Den Haag, 2010 Een zorgstructuur in de ROC's, vanuit het voorbeeld Rotterdam-Rijnmond, Rotterdam, mei 2010, Ministerie van Jeugd en Gezin Francissen, L en Bosveld, W ; Door de mazen van het net. Oorzaken en achtergronden van uitval en verzuim in het MBO, april 2010. Amsterdam, dienst O+S 15

16

Bijlage 1 Aanvullende tabellen Tabel B1 - Jaarresultaat van ROC's, naar kenmerken van de student, sociaalgeografische kenmerken en opleidingskenmerken Studentkenmerken % N etnische categorie autochtoon 69,7 118661 westers allochtoon 60,8 9337 niet-westers allochtoon 55,3 33444 leeftijdscategorie jonger dan 23 jaar 66,1 149604 23 jaar en ouder 67,8 11879 geslacht man 64,1 86339 vrouw 68,6 75144 vooropleiding vmbo zonder diploma 53,0 20519 havo/vwo zonder diploma 61,7 4235 vmbo B met diploma 64,3 40006 vmbo K met diploma 67,8 33151 vmbo G met diploma 71,6 13987 vmbo T met diploma 71,1 43852 havo/vwo met diploma 69,8 5733 sociaalgeografische kenmerken APC-gebied geen APC-gebied 68,3 128263 wel APC-gebied 58,0 33220 opleidingskenmerken leerweg BBL 64,9 44845 BOL voltijd 66,8 108769 sector economie 64,8 63934 techniek 66,2 44877 zorg en welzijn 67,9 51603 niveau 1 64,3 8486 2 63,5 50561 3 64,9 41023 4 69,5 61413 Totaal 66,2 161483 17

Tabel B2 - Jaarresultaat van ROC's, naar APC, vooropleiding en etniciteit (gecombineerd) De vetgedrukte categorieën hebben een jaarresultaat dat minimaal 5% lager is dan gemiddeld en behoren daarmee tot de risicogroep % N APC-gebied vmbo zonder diploma autochtoon 50,0 1810 westers allochtoon 48,2 396 niet-westers allochtoon 49,1 4878 havo/vwo zonder diploma autochtoon 56,6 362 westers allochtoon 46,4 69 niet-westers allochtoon 49,4 322 vmbo B met diploma autochtoon 58,8 3227 westers allochtoon 56,5 455 niet-westers allochtoon 56,5 5423 vmbo K met diploma autochtoon 64,0 2528 westers allochtoon 62,4 362 niet-westers allochtoon 54,2 2827 vmbo G met diploma autochtoon 68,4 1210 westers allochtoon 69,4 157 niet-westers allochtoon 58,9 1344 vmbo T met diploma autochtoon 68,0 3523 westers allochtoon 62,9 464 niet-westers allochtoon 60,2 2860 havo/vwo met diploma autochtoon 67,4 699 westers allochtoon 63,9 97 niet-westers allochtoon 61,6 198 geen APC-gebied vmbo zonder diploma autochtoon 57,9 8800 westers allochtoon 50,0 1015 niet-westers allochtoon 49,5 3607 havo/vwo zonder diploma autochtoon 66,0 2907 westers allochtoon 54,5 242 niet-westers allochtoon 49,7 330 vmbo B met diploma autochtoon 68,6 24442 westers allochtoon 61,1 1723 niet-westers allochtoon 57,2 4727 vmbo K met diploma autochtoon 71,8 23428 westers allochtoon 62,9 1405 niet-westers allochtoon 53,6 2596 vmbo G met diploma autochtoon 75,0 9726 westers allochtoon 64,5 563 niet-westers allochtoon 63,3 984 vmbo T met diploma autochtoon 73,8 31730 westers allochtoon 65,7 2132 niet-westers allochtoon 61,1 3139 havo/vwo met diploma autochtoon 71,6 4269 westers allochtoon 66,1 257 niet-westers allochtoon 56,9 209 Totaal 66,2 161483 18

Tabel B3 - Samenstelling populatie G4 ROC's en overige ROC's Studentkenmerken G4 ROC's overige ROC's % N % N etniciteit autochtoon 51,9 67665 79,1 278979 westers allochtoon 6,0 7794 6,4 22426 niet-westers allochtoon 42,0 54711 14,2 49930 onbekend 0,1 154 0,3 1163 vooropleiding vmbo zonder diploma 11,7 15275 7,2 25390 havo/vwo zonder diploma 2,4 3111 2,4 8542 vmbo B+K+G met diploma 40,0 52102 43,8 154491 vmbo T met diploma 24,0 31298 25,3 89350 havo/vwo met diploma 2,6 3364 2,7 9481 vooropleiding vo onbekend 19,3 25174 18,5 65244 leeftijd jonger dan 23 jaar 78,2 101851 78,7 277253 23 jaar en ouder 21,8 28473 21,3 75245 geslacht man 49,7 64722 53,3 187923 vrouw 50,3 65602 46,7 164574 Sociaalgeografische kenmerken APC-gebied geen APC 62,8 81852 85,3 300564 wel APC 37,2 48472 14,7 51934 Opleidingskenmerken leerweg BBL 30,0 39103 32,8 115489 BOL deeltijd 2,2 2916 1,8 6477 BOL voltijd 64,6 84223 63,0 221929 examendeelnemer 3,1 4082 2,4 8603 niveau 1 4,5 5840 4,4 15437 2 26,4 34366 25,5 90003 3 28,4 37019 27,8 97884 4 40,7 53099 42,3 149174 sector economie 40,7 53063 33,6 118528 techniek 25,7 33429 31,0 109211 zorg en welzijn 33,3 43400 34,8 122839 groen 0,0 0 0,0 130 combinatie van sectoren 0,3 432 0,5 1790 Totaal 100,0 130324 100,0 352498 19

Tabel B4 - Jaarresultaat G4 ROC's en overige ROC s naar student-, sociaalgeografische en opleidingskenmerken Studentkenmerken G4 ROC's overige ROC's % N % N etniciteit autochtoon 67,4 16607 70,3 66072 westers allochtoon 59,0 1442 61,4 4236 niet-westers allochtoon 54,8 9901 55,8 8585 vooropleiding vmbo zonder diploma 50,6 3871 54,5 7009 havo/vwo zonder diploma 57,7 716 63,4 1898 vmbo B met diploma 60,1 6688 65,9 19050 vmbo K met diploma 62,8 5224 69,4 17241 vmbo G met diploma 67,1 2223 72,9 7785 vmbo T met diploma 67,9 8094 72,2 23063 havo/vwo met diploma 71,0 1142 69,4 2862 leeftijd jonger dan 23 jaar 61,5 25660 67,8 73157 23 jaar en ouder 66,0 2298 68,5 5751 geslacht man 58,8 13846 66,0 41455 vrouw 65,2 14112 70,0 37453 Sociaalgeografische kenmerken APC-gebied geen APC 64,9 18623 69,3 68964 wel APC 56,6 9335 59,4 9944 Opleidingskenmerken leerweg BBL 61,7 6993 65,9 22090 BOL voltijd 61,7 19332 68,8 53314 niveau 1 60,8 1714 66,0 3741 2 59,8 8687 65,0 23444 3 59,0 6453 67,0 20164 4 65,7 11104 70,9 31559 sector economie 61,0 12188 66,6 29264 techniek 61,9 6963 67,7 22762 zorg en welzijn 63,4 8683 69,5 26363 Totaal 61,9 27958 67,8 78908 20

Bijlage 2 Verantwoording onderzoeksaanpak De centrale vraag van deze Benchmark G4 rapportage is of er een relatie bestaat tussen het relatief lage jaarresultaat van de ROC s in de G4 en de samenstelling van hun studentenpopulatie, in het bijzonder een groep die in alle ROC s een beduidend lagere kans heeft op het behalen van een diploma; de risicostudenten. Om de vraag te beantwoorden zijn aanvullende analyses uitgevoerd op het Bronbestand 2009 10. Dit bestand is daartoe verrijkt met gegevens over armoedeprobleemcumulatiegebieden (APCG). Naast de kwantitatieve gegevens uit Bron/APCG, die op leerlingenniveau aan elkaar zijn gekoppeld, is bij de verklaring van de gevonden resultaten ook gebruik gemaakt van beschikbare informatie op meer algemeen niveau (zoals CBS gegevens), inclusief gegevens die door de G4 ROC s zijn aangeleverd. De verantwoording van de onderzoeksaanpak in deze bijlage heeft betrekking op de analyses op het verrijkte Bronbestand. Er wordt ingegaan op: 1. het jaarresultaat als indicator voor studiesucces 2. het begrip armoedeprobleemcumulatiegebied (APC-gebied) 3. de afbakening van de risicogroep 1. Jaarresultaat als indicator voor studiesucces De benchmark G4 bouwt voort op de 4 e benchmark mbo, bouwsteen studiesucces. Dat houdt in dat keuzes over definities en afbakeningen zo veel mogelijk zijn geënt op de keuzes die in de benchmark mbo zijn gemaakt. In de 4 e benchmark mbo worden twee indicatoren voor studiesucces gehanteerd: het diplomaresultaat en het jaarresultaat. Het diplomaresultaat wordt alleen in algemene zin vermeld. Bij alle bevindingen die betrekking hebben op selecties en uitsplitsingen (naar bijvoorbeeld deelnemers- of opleidingskenmerken) wordt het jaarresultaat als indicator gebruikt. Daarom is in deze benchmark G4 rapportage gekozen voor jaarresultaat als indicator van studiesucces. Bij het jaarresultaat wordt gekeken naar het aantal gediplomeerden in een jaarperiode. De formule voor jaarresultaat per instelling is: (A) aantal gediplomeerde deelnemers van instelling in jaarperiode (A) aantal gediplomeerde deelnemers van instelling in jaarperiode + (B) het aantal ongediplomeerde instellingsverlaters Ten behoeve van de analyses voor de benchmark mbo is aan het Bronbestand 2009 de variabele vooropleiding toegevoegd (ontleend aan gegevens uit het Bron-VO bestand). Van 19% van de deelnemers is de vooropleiding echter niet bekend. Conform de aanpak in de benchmark mbo wordt in deze G4 rapportage het jaarresultaat berekend voor deelnemers van wie de vooropleiding bekend is. 10 Dit is het bestand dat ook de basis vormt voor de 4e benchmark mbo bouwsteen studiesucces. Het Bronbestand 2009 bevat, zij het niet voor alle deelnemers, informatie over de vooropleiding. 21

2. Armoedeprobleemcumulatiegebieden (APC-gebieden) In het kader van het Leerplusarrangement krijgen scholen voor voortgezet onderwijs extra middelen als op twee opeenvolgende (jaarlijkse) teldata minimaal 30% van hun leerlingen afkomstig is uit postcodegebieden die zijn aangemerkt als armoedeprobleemcumulatiegebieden. Een armoedeprobleemcumulatiegebied (APC-gebied) is een postcodegebied waarin zowel het percentage huishoudens met lage inkomens, als het percentage huishoudens met een uitkering én het percentage niet-westerse allochtonen hoger ligt dan 80% van alle postcodegebieden in Nederland (het zogenaamde 80 e percentiel). In deze benchmark G4 rapportage zijn gegevens over APC-gebieden gekoppeld aan het Bronbestand. Het wel of niet woonachtig zijn in een APC-gebied kon daarmee gebruikt worden bij de analyses en bij het afbakenen van de risicogroep. 3. Afbakening van de risicogroep Om de centrale vraag van dit onderzoek te kunnen beantwoorden, is het nodig om de groep risicostudenten af te bakenen. Er is voor gekozen de risicogroep empirisch te definiëren op basis van landelijke cijfers over mbo-studenten. De afbakening van de risicogroep is in twee stappen tot stand gekomen: a. Voor alle in het Bron-bestand aanwezige deelnemers-, sociaal-geografische (m.n. APCgebied) en opleidingskenmerken is nagegaan in hoeverre deze samenhangen met het jaarresultaat; b. Etniciteit, vooropleiding en het wel of niet woonachtig zijn in een APC-gebied blijken het sterkst samen te hangen met jaarresultaat. Deze kenmerken zijn met elkaar gecombineerd. Daarbij ontstaan 42 categorieën (zie tabel B2 in bijlage 1). Hiervan hebben 22 categorieën een jaarresultaat dat minimaal 5% lager ligt dan het landelijk gemiddelde (66,2%) voor alle ROC s. Deze 22 categorieën vormen samen de risicogroep. Met deze werkwijze is getracht een zo scherp mogelijke afbakening van de risicogroep te realiseren. De keuze van de norm - minimaal 5% lager jaarresultaat dan gemiddeld is daarbij uiteraard van invloed op de omvang van de risicogroep. Deze kan dan ook niet als absoluut worden beschouwd. 22