Samenvatting en verantwoording profielproduct Uitstroom op het IG en de CITO score Naam auteur Martijn Steenbakkers Vakgebied Natuurkunde Titel Uitstroom op het IG en de CITO score Onderwerp Onderzoek naar tussentijdse uitstroom van leerlingen op het Ignatius gymnasium en in het bijzonder de relatie met de CITO score Profiel Schoolorganisatie Opleiding Interfacultaire Lerarenopleidingen, Universiteit van Amsterdam Doelgroep gymnasium Sleuteltermen Uitstroom, CITO, gymnasium, uitstroomfactoren Bibliografische referentie Steenbakkers, M.F.M.(2013). Uitstroom op het IG en de CITO score. Amsterdam: Interfacultaire Lerarenopleidingen UvA. Studentnummer 5683270 Begeleider(s) André Koffeman Beoordelaar(s) indien Marcel van Riessen, Anita Swenneker bekend Opdrachtgever Anita Swenneker, rector Datum 21-1-2013 Inleiding. De schoolleiding van het St. Ignatius gymnasium (IG), een categoraal gymnasium in Amsterdam, vraagt zich af waarom bepaalde leerlingen tussentijds uitstromen: veelal jongens en leerlingen waarbij wellicht iets bijzonders in de scores op de onderdelen van de CITO toets te zien is. Dit heeft geleid tot de opdracht om op leerling niveau nader te onderzoeken of m.b.v. de CITO (sub)scores te voorspellen is of een leerling het zal redden op het IG en welke andere factoren op het IG een rol spelen bij het tussentijds uitstromen van leerlingen. De school hoopt dat de resultaten van het onderzoek bijdragen tot een beter inzicht in de voorspellende waarde van de CITO scores op studieresultaten van tussentijdse uitstromers en niet-uitstromers. Het product behelst een kwantitatieve analyse naar relaties tussen de uitstroomkans, de CITO scores, de gemiddelde vakcijfers, het geslacht en de woonomgeving van de leerlingen van het IG. Methode. De doelstelling van het onderzoek is om in kaart te brengen hoe sterk de invloed van verschillende factoren is op de kans op tussentijdse uitstroom van leerlingen. In onderzoeken naar voortijdig schoolverlaten in Nederland worden de factoren die de uitstroomkans beïnvloeden ingedeeld in individuele factoren, gezinsfactoren en factoren die betrekking hebben op de school, zie bijvoorbeeld (Traag & van der Velden, 2008), (Ritzen, 2008), (van Rooij, Pass, & van den Broek, 2010) en (Holter, 2009). Deze onderzoeken zijn vooral gericht op de uitstroom op VMBO scholen en niet alle factoren zijn even relevant voor de uitstroom van leerlingen op het IG. Omdat het IG een relatief witte school is, er alleen onderwijs op VWO niveau wordt gegeven en de leerlingen vaak uit gezinnen komen met een hoge sociaal economische status komen, zijn de schoolen gezinsfactoren grotendeels buiten het onderzoek gelaten. Bovendien blijkt uit verschillende onderzoeken (o.a. (Traag & van der Velden, 2008)) dat puur het feit dat een leerling tot een etnische minderheid behoort geen goede voorspeller is voor de kans op tussentijdse uitval. Er is wel
onderzocht of het feit dat een leerling in een armoedeprobleemcumulatiegebied woont invloed heeft op de kans op uitstroom. Het onderzoek richt zich vooral op de factoren die betrekking hebben op het individu: sekse en cognitieve prestaties. Aan het eind van de basisschool zijn de cognitieve vermogens/prestaties van de leerlingen in kaart gebracht met behulp van het basisschool advies, de CITO eindtoets en in sommige gevallen met een NIO test. Er is daarom gekeken naar de correlatie tussen de uitval van leerlingen en resultaten van de CITO tests en naar de gemiddelde cijfers voor een aantal schoolvakken. De NIO scores zijn buiten beschouwing gelaten omdat het aantal leerlingen met zo n score te klein is. Andere factoren zoals motivatie en persoonlijkheidskenmerken zijn weliswaar belangrijk, maar lastig te onderzoeken, want deze kenmerken zijn niet te vinden in een database. Om de omvang van het onderzoek te beperken is ervoor gekozen om de invloed van deze factoren niet te onderzoeken. Een handicap of een stoornis kan een reguliere schoolcarriere in de weg staan, maar omdat de gebruikte database op dit punt zeer onvolledig is, bleek het helaas niet mogelijk om te onderzoeken hoe dat op het IG is. De centrale vraagstelling luidt: Hoe sterk is het verband tussen de uitstroomkans enerzijds en de scores op de CITO eindtoets basisonderwijs, het geslacht en de sociale achtergrond anderzijds? Dit leidt tot de volgende deelvragen met bijbehorende deelonderzoeken: A. Hoe groot is het aantal uitstromende leerlingen per jaarlaag in de afgelopen 5 jaar? B. Hoe zijn hun CITO scores (en NIO scores) verdeeld en hoe die van de niet uitgestroomde leerlingen? C. Hoe zijn de adviezen van de basisschool verdeeld binnen de groep uitstromers en hoe binnen de groep niet uitgestroomde leerlingen? D. Hoe groot is het percentage jongens binnen de groep uitstromers en hoe groot is dat percentage binnen de groep niet-uitstromers? E. Hoe is de herkomst (welk stadsdeel/gemeente) van de uitstromers verdeeld in vergelijking met die van de niet-uitstromers? F. Is er een relatie tussen de CITO scores en de prestaties (cijfers) van leerlingen? Voor de onderzoeken is gebruik gemaakt van de gegevens van het leerlingvolgsysteem van de school (magister). In totaal waren de gegevens beschikbaar van vijf schooljaren, namelijk 2006-2007 tot en met 2010-2011. Het totaal aantal uitstromers in die vijf jaar was 131. Van de meeste leerlingen staan gegevens in verschillende schooljaren geregistreerd, bijvoorbeeld cijfers (gemiddeld 2,7 keer). In de analyse worden deze gegevens per schooljaar beschouwd als behorend tot verschillende leerlingen. Dit kan door oververtegenwoordiging van bepaalde cohorten tot ongewenst scheve verdelingen leiden. Voor de analyse van de data zijn de programma s Excel en SPSS 20 gebruikt. Om verbanden en afhankelijkheden aan te tonen wordt gebruik gemaakt van analyse technieken zoals de (enkelvoudige) variantieanalyse (F-toets), de t-toets en de multiple correlatie- en regressieanalyse. Om te bepalen of een gevonden effect significant is hanteren we het overschrijdingscriterium p < 0,05. Dit wil zeggen dat de kans dat het effect op toeval berust kleiner is dan 5%.
In dit onderzoek wordt een leerling als tussentijdse uitstromer beschouwd als de leerling zonder diploma de school verlaat. Leerlingen die de school verlaten vanwege een verhuizing of door overlijden worden niet meegerekend. Leerlingen die op eigen initiatief naar een andere school gaan, terwijl de behaalde schoolresultaten daar geen aanleiding toe geven, worden ook niet meegerekend. Van de groep leerlingen die bevorderd vertrokken zijn wordt een leerling toch als tussentijdse uitstromer aangemerkt, als deze met zijn cijferlijst op het IG niet over zou gaan, maar wel op een andere VWO school. Ook leerlingen die er voor kiezen om naar een andere school te gaan vanwege magere studieresultaten, heb ik bij de groep tussentijdse uitstromers gevoegd. Omdat het lastig bleek leerlingen die het volwassenenonderwijs in gaan, netjes te verdisconteren heb ik klas 6 niet in de analyse betrokken. Bevindingen op hoofdlijnen De nummering komt overeen met de nummering van de deelvragen. A. Het gemiddelde jaarlijkse uitstroompercentage is 3,2%. Landelijk gezien zeer laag. Het aantal uitstromers en het uitstroompercentage blijkt te verschillen per schooljaar, leerjaar en cohort, maar niet significant. B. De uitstroomkans blijkt significant af te nemen met hogere CITO standaard scores en percentiel scores, in het bijzonder voor een CITO score van 550 (zie Figuur 1 linkerdiagram). Figuur 1 De effectgrootte (het verschil tussen de gemiddelde scores voor uitstromers en doorstromers uitgedrukt in de totale standaarddeviatie) is het grootst voor CITO taal en de CITO standaard score. De effectgrootte neemt af voor hogere leerjaren (zie Figuur 1 rechterdiagram).
C. Het uitstroompercentage voor leerlingen die niet beschikken over een advies is hoger dan voor de leerlingen met advies(allemaal VWO), maar niet significant. D. Voor jongens is het uitstroompercentage ongeveer twee keer zo hoog als voor meisjes (significant). De percentages voor jongens en meisjes variëren per leerjaar en schooljaar, maar deze variaties zijn niet significant. E. Er kunnen geen significante verschillen in uitstroomkans worden aangetoond tussen leerlingen die wel en niet in leerplus gebieden en aandachtswijken wonen. F. Het effect van de vakcijfers cijfers op de uitstroomkans is (uiteraard) heel sterk: de effectgrootte blijkt te variëren van 1,3 tot 2 voor Klassieke talen. Dit bevestigt het beeld dat het vak Klassieke talen op het IG voor relatief veel uitstromers een struikelblok vormt. Discussie. Er is een kleine positieve correlatie (0,15-0,28) tussen de cijfers van de leerlingen en hun CITO (percentiel)scores. De correlaties nemen verder af in hogere leerjaren. De correlaties tussen de vakcijfers onderling zijn veel groter dan die tussen de cijfers en de CITO scores. Voor alle vakken blijken de cijfergemiddelden significant te dalen als functie van het leerjaar, maar niet voor alle vakken even sterk. De gemiddelden voor de Bèta vakken en Klassieke talen dalen sterker dan de gemiddelden voor de talen, mogelijk door het toenemende abstractieniveau. Met een lineaire regressie model is uitgezocht dat sekse, leerjaar en CITO score de belangrijkste factoren zijn (in de database) die het vakcijfer voorspellen. Deze drie factoren verklaren voor 20% de variatie in de cijfers. De overige 80% kunnen samenhangen met niet gemeten factoren zoals de kwaliteit van de lessen, motivatie, werkhouding, persoonlijkheidskenmerken en thuissituatie. De resultaten van het onderzoek geven binnen de grenzen van wat met de gegevens van magister mogelijk is antwoord op de vraag van de schoolleiding, bovendien zijn er extra effecten onderzocht en gevonden. Voor een vervolgonderzoek is het zaak om meer zicht te krijgen op individuele uitstroomredenen, door het afnemen exit-enquêtes onder de betrokkenen. Om het onderzoek jaarlijks op een eenvoudige manier uit te kunnen breiden met de gegevens van nieuwe schooljaren moet magister daar beter voor worden ingericht, want het vergaren van de gegevens was zeer tijdrovend. De samenwerking met de opdrachtgever en administratie is plezierig verlopen. Wel heb ik door mijn dagelijkse bezigheden als docent moeite gehad om tijd vrij te maken voor de data analyse. Bibliografie Holter, N. (2009, september). Opgehaald van Nederlands Jeugdinstituut: http://www.nji.nl/nji/dossierdownloads/risicofactoren_voortijdigschoolverlaten.pdf
Ritzen, H. (2008). Voordeur open, achterdeur op een kier. Lectorale intreerede (pp. 34-44). Hengelo: Hogeschool Edith Stein/Onderwijscentrum Twente en Expertis onderwijsadviseurs, Hengelo (O). Traag, T., & van der Velden, R. K. (2008). Early school-leaving in the Netherlands. Maastricht: Research Centre for Education and the Labour Market. van Rooij, E., Pass, J., & van den Broek, A. (2010). Geruisloos uit het onderwijs. Nijmegen: ResearchNed in opdracht van het ministerie van OCW.