Wie kiest welke studierichting in het secundair onderwijs

Presentatie over: "Wie kiest welke studierichting in het secundair onderwijs"— Transcript van de presentatie:

1 Wie kiest welke studierichting in het secundair onderwijs
Wie kiest welke studierichting in het secundair onderwijs? En welke rol speelt de school bij deze studiekeuze? Bieke De Fraine & Maarten Pinxten Centrum voor Onderwijseffectiviteit en -Evaluatie 25 februari 2011

2 1. Studiekeuze in secundair onderwijs
Steeds verdere specialisatie => Aantal mogelijke studiekeuzes is groter in hogere jaren Twee belangrijke collectieve keuze-momenten - overgang 1e - 2e graad - overgang 2e – 3e graad SSL 2-daagse

3 2. Wat beïnvloedt de studiekeuze?
Leerlingkenmerken ► Geslacht Jongens kiezen anders dan meisjes ► Sociaal-economische thuissituatie (SES) Hoge SES-leerlingen kiezen vaker wiskunde & wetenschappen ► Interactie geslacht – SES Hoge SES-meisjes maken minder typische meisjes-keuzes dan lage SES-meisjes ► Prestaties Leerlingen die goede prestaties halen voor een bepaald vak, zullen vaker dat vak kiezen Jongens kiezen vaker wiskunde en wetenschappen en techniek. Meisjes kiezen vaker zorg.

4 2. Wat beïnvloedt de studiekeuze?
►Individuele psychologische kenmerken 1. Interesse “Ik vind talen interessant” 2. Bruikbaarheid en belang “Ik vind het belangrijk om goed Engels te kunnen” 3. Academisch zelfconcept “Ik ben nogal sterk in talen” 4. Plezier in een vak “Ik vind talen studeren leuk” Deze worden nu gepresenteerd als individuele psychologische kenmerken, maar uiteraard kan het onderwijs daar ook een invloed op hebben … 1. Interesse (e.g., Elsworth et al., 1999) “intrapersonal influences predominate in school subject choice and show a particularly clear and persuasive pattern of direct relations between Interesses and subject choices” (p.313) 2. Economic utility and future relevance (e.g.,Stokking, 2000) 3. Academic self concept, self-efficacy beliefs (e.g., Dickhauser et al., 2005) 4. Subject enjoyment and subject appreciation (e.g., van Langen, 2006a, 2006b)

5 2. Wat beïnvloedt de studiekeuze?
2. Schoolkenmerken ► schoolkenmerken < leerlingkenmerken ► Voorbeelden * hoog % ouders met job in zorg op school jongens kiezen minder vaak techniek (Dryler, 1999) * scholen met sterk leerlingenpubliek sterker verband capaciteiten - studiekeuze (Ayalon & Yogev, 1997) * eerder strikt schoolbeleid inzake studiekeuze kleiner % meisjes kiest voor wiskunde (Lamb, 1996)

6 3. Onderzoeksvragen 1) Wat is het effect van leerlingkenmerken (geslacht, prestaties, …) en van schoolkenmerken (% meisjes op school, …) op studiekeuze? + hoe belangrijk is de interesse? 2) Zijn er verschillen tussen scholen met betrekking tot de studiekeuzes van hun leerlingen? 1) Wat is het effect van leerlingkenmerken (geslacht, prestaties, …) en van schoolkenmerken (% meisjes op school, …) op studiekeuze? En daarbij aansluitend: hoe belangrijk is de interesse eigenlijk bij het maken van een studiekeuze? 2) Zijn er verschillen tussen scholen met betrekking tot de studiekeuzes van hun leerlingen? Met andere woorden: verschillen studiekeuzeprocessen van school tot school?

7 4. Data ► LOSO (Longitudinaal Onderzoek Secundair Onderwijs)
► schoolloopbaan van 6411 leerlingen in 90 scholen ► enkel studiekeuze in ASO 1. Gelijkaardig studiekeuze-aanbod in de scholen 2. Beperkt aantal studierichtingen ► zittenblijvers maakten deel uit van de steekproef

8 4. Data ► Studiekeuze in Lj3 (N = 2518 / 22 schools)
- Economie – Moderne Talen (N = 559) - Economie – Wiskunde (N = 722) >>> Referentie - Klassieke talen / talen (N= 250) - Klassieke talen - Wiskunde (N = 565) - Mix (N = 423) ► Studiekeuze in Lj5 (N = 2871 / 24 schools) - Economie – Talen (N = 579) - Economie – Wiskunde (N = 405) - Klassieke talen / Talen (N = 304) - Klassieke talen – Wiskunde/ Wetenschappen (N = 900) >>> Referentie - Mix / Menswetenschappen (N = 684) Option choices were clustered - Supply-demand: some option choices are offered by some schools and not by others - Too many clusters: scattered results/interpretation meaningless - Some option choices are very alike (e.g., EC-MA & EC-SC) Query1tekst onderwijsvorm kortomschrijving studierichtingCountOfID ASOECONOMIE MENSWETENSCHAPPEN37 ASOECONOMIE-MODERNE TALEN657 ASOECONOMIE-WISKUNDE 828 ASOGRIEKS-LATIJN 152 ASOGRIEKS-WISKUNDE8 ASOLATIJN-MODERNE TALEN113 ASOLATIJN-WISKUNDE684 ASOMENSWETENSCHAPPEN MODERNE TALEN92 ASOMODERNE TALEN-WISKUNDE419 ASOSPORT-WETENSCHAPPEN64 Query1 omschrijving studierichtingCountOfID ECONOMIE-MODERNE TALEN553 ECONOMIE-WISKUNDE345 GRIEKS-LATIJN86 GRIEKS-WETENSCHAPPEN4 GRIEKS-WISKUNDE12 LATIJN-MODERNE TALEN179 LATIJN-WETENSCHAPPEN113 LATIJN-WISKUNDE283 MENSWETENSCHAPPEN367 MODERNE TALEN-WETENSCHAPPEN123 MODERNE TALEN-WISKUNDE157 SPORT-WETENSCHAPPEN52 WETENSCHAPPEN-WISKUNDE370 Derde jaar CLUSTER 5 (N=1288) Economie [1] Economie – Moderne talen: N=529 Economie – Wetenschappen: N= 24 Economie – Wiskunde: N=735 CLUSTER 6 (N=916) Wetenschappen Latijn – Wiskunde: N=661[2] CLUSTER 7 (N=256) Talen Latijn – Moderne Talen: N=109 Grieks – Latijn: N=147 Cluster 8 (N=446) Mixed Moderne talen – Wiskunde: N=384 Moderne wetenschappen – Moderne talen: N=73

9 4. Data ► Leerlingkenmerken - Geslacht ► Schoolkenmerken - SES
- Academisch zelfconcept (Lj2 en Lj4) - prestaties Nederlands & wiskunde (Lj2 en Lj4) - numerieke en verbale intelligentie (Lj1) - Interesse in economie / wetenschappen / sociaal / literatuur (OII Lj1 & 6) ► Schoolkenmerken - SES samenstelling - Geslacht samenstelling (jongensschool / meisjesschool / gemengde school) - Wiskunde samenstelling Leerlingniveau variables - Gender (0=Male / 1=Female) - SES (1 factor score: Income/Cultural capital/Occupational Level/Highest Diploma) - Academic zelfconcept (1 factor score: 9 items) - Ned & Wiskematics Prestaties (IRT – Grade 8 & Grade 10) - Numeriekeal & Verbale Intelligentie (GETLOV scores – Grade 7) - Interesse in Economie – Wetenschappen – sociaal - literatuur (OII – Grade 7&Grade 12) ► Schoolniveau variables - SES samenstelling - Gender samenstelling - Wisk samenstelling

10 5. Methode Multinomiale Multilevel Regressie Afhankelijke variabele = studiekeuze = ongeordende categorieën Schattingsmethode: MCMC Software: MLwiN Multinomial Multilevel Regression Estimation method: Markov Chain Monte Carlo (MCMC) - PQL1 starting values iterations - orthogonal parameterization Missing data: EM algorithm Software: MLwiN Logistic regression: A short introduction ► Unordered categorical dependent variable (option choice) ► We will apply one of the most widely used transformations of probabilities, that is, the log odds: ► Interpretation: an increase of 1 of predictor x, increases the odds of choosing A versus not-A with a factor ► Results rely heavenly on the chosen reference category - Objective criterium: largest category ► When the number of categories grows: number of parameters gets doubled, tripled… - Convergence problems! ► Option choices were clustered - Supply-demand: some option choices are offered by some schools and not by others - Too many clusters: scattered results/interpretation meaningless - Some option choices are very alike (e.g., EC-MA & EC-SC)

11 6. Resultaten (Lj3) Parameter β S.E. Exp (β) LEERLINGKENMERKEN
Cons_Klassieke Talen/talen 3.203 Cons_Klassieke Talen/Wiskunde 2.274 1.792 Cons_economie/talen 1.850 Cons_Mix 3.871 Meisjes_Klassieke Talen/talen 0.233 0.304 Meisjes_Klassieke Talen/Wiskunde 0.206 Meisjes_economie/talen 0.474 ** 0.194 1.60 ** Meisjes_Mix 0.668 ** 0.218 1.95 ** SES_Klassieke Talen/talen 0.320 ** 0.092 1.38 ** SES_Klassieke Talen/Wiskunde 0.418 ** 0.073 1.52 ** SES_economie/talen ** 0.071 0.82 ** SES_Mix 0.021 zelfconcept2_Klassieke Talen/talen 0.018 0.089 zelfconcept2_Klassieke Talen/Wiskunde 0.112 0.074 zelfconcept2_economie/talen ** 0.068 0.75 ** zelfconcept2_Mix 0.072 Referentiecategorie is economie – wiskunde - Economie – Moderne Talen (N = 559) - Economie – Wiskunde (N = 722) >>> Referentie - Klassieke talen / talen (N= 250) - Klassieke talen - Wiskunde (N = 565) - Mix (N = 423)

12 6. Resultaten (Lj3) Parameter β S.E. Exp (β) LEERLINGKENMERKEN
Prestaties Ned2_Klassieke Talen/talen 1.263 ** 0.165 3.54 ** Prestaties Ned2_Klassieke Talen/Wiskunde 1.219 ** 0.126 3.38 ** Prestaties Ned2_economie/talen 0.083 Prestaties Ned2_Mix 0.098 Prestaties Wisk2_Klassieke Talen/talen 0.012 0.127 Prestaties Wisk2_Klassieke Talen/Wiskunde 0.660 ** 0.107 1.93 ** Prestaties Wisk2_economie/talen ** 0.080 0.63 ** Prestaties Wisk2_Mix 0.091 Verbale Intelligentie_Klassieke Talen/talen 0.333 ** 0.110 1.40 ** Verbale Intelligentie_Klassieke Talen/Wiskunde 0.215 ** 0.088 1.24 ** Verbale Intelligentie_economie/talen 0.032 0.077 Verbale Intelligentie_Mix 0.145 0.086 Numerieke Intelligentie_Klassieke Talen/talen Numerieke Intelligentie_Klassieke Talen/Wiskunde 0.095 0.087 Numerieke Intelligentie_economie/talen ** 0.079 0.66 ** Numerieke Intelligentie_Mix

13 6. Resultaten (Lj3) Parameter β S.E. Exp (β) LEERLINGKENMERKEN
Interesse Economie1_Klassieke Talen/talen 0.091 Interesse Economie1_Klassieke Talen/Wiskunde ** 0.072 0.85 ** Interesse Economie1_economie/talen ** 0.069 0.87 ** Interesse Economie1_Mix ** 0.073 0.70 ** Interesse Wetenschappen1_Klassieke Talen/talen 0.102 0.111 Interesse Wetenschappen1_Klassieke Talen/Wiskunde 0.098 0.087 Interesse Wetenschappen1_economie/talen ** 0.082 0.75 ** Interesse Wetenschappen1_Mix ** 0.088 0.83 ** Interesse sociaal1_Klassieke Talen/talen 0.159 0.109 Interesse sociaal1_Klassieke Talen/Wiskunde 0.086 0.089 Interesse sociaal1_economie/talen 0.001 Interesse sociaal1_Mix 0.008 Interesse literatuur1_Klassieke Talen/talen 0.702 ** 0.104 2.02 ** Interesse literatuur1_Klassieke Talen/Wiskunde 0.222 ** 0.079 1.25 ** Interesse literatuur1_economie/talen 0.195 ** 0.075 1.22 ** Interesse literatuur1_Mix 0.280 ** 0.081 1.32 **

14 6. Resultaten (Lj3) Parameter β S.E. Exp (β) SCHOOLKENMERKEN
SES-samenstelling_Klassieke Talen/talen 0.200 0.563 SES-samenstelling_Klassieke Talen/Wiskunde 0.317 SES-samenstelling_economie/talen 0.343 0.332 SES-samenstelling_Mix 0.420 0.700 Meisjesschool_Klassieke Talen/talen 1.230 Meisjesschool_Klassieke Talen/Wiskunde 0.733 Meisjesschool_economie/talen 0.759 Meisjesschool_Mix 1.473 Gemengde school_Klassieke Talen/talen 1.165 Gemengde school_Klassieke Talen/Wiskunde 0.663 Gemengde school_economie/talen 0.016 0.677 Gemengde school_Mix 1.337 Wisk samenstelling_Klassieke Talen/talen 1.375 Wisk samenstelling_Klassieke Talen/Wiskunde ** 0.724 0.09 ** Wisk samenstelling_economie/talen 1.067 Wisk samenstelling_Mix 0.958 1.444

15 6. Resultaten (Lj3) S.E. VERSCHILLEN TUSSEN SCHOLEN
Level 3 – Schoolniveau Cons_Klassieke Talen/talen.Cons_Klassieke Talen/talen 2.325 1.064 Cons_Klassieke Talen/Wiskunde.Cons_Klassieke Talen/Wiskunde 0.704 0.290 Cons_economie/talen.Cons_economie/talen 0.749 0.300 Cons_Mix.Cons_Mix 2.856 1.314 Cons_Klassieke Talen/talen.Cons_economie/talen 0.945 0.454 Cons_Klassieke Talen/Wiskunde.Cons_Klassieke Talen/talen 0.885 0.445 Cons_Klassieke Talen/Wiskunde.Cons_economie/talen 0.650 0.273 Cons_Mix.Cons_Klassieke Talen/talen 0.990 0.743 Cons_Mix.Cons_Klassieke Talen/Wiskunde 0.551 0.416 Cons_Mix.Cons_economie/talen 0.852 0.462 Level 2 – Leerlingniveau 1.000 0.000 Level 1 – Multinomiale variantie In Grade 9, all four variances (Classical/Languages, Classical/Sciences, Economics/Languages, and Modern_Languages/ Humanities) equal more than 2 times their standard errors so we can legitimately conclude that the odds for choosing the options Classical/Languages, Classical/Sciences, Economics/Languages and Modern_Languages/Humanities differ from school to school.

16 6. Resultaten (Lj5) Parameter β S.E. Exp (β) LEERLINGKENMERKEN
Cons_Klassieke Talen/talen 2.001 Cons_economie/talen 0.694 1.774 Cons_economie/Wetenschappen 0.225 1.773 Cons_Mix 0.741 3.138 Meisjes_Klassieke Talen/talen 0.239 Meisjes_economie/talen 0.202 Meisjes_economie/Wetenschappen 0.127 0.203 Meisjes_Mix 0.189 SES_Klassieke Talen/talen 0.086 SES_economie/talen ** 0.078 0.65 ** SES_economie/Wetenschappen ** 0.079 0.64 ** SES_Mix ** 0.070 zelfconcept4_Klassieke Talen/talen 0.084 zelfconcept4_economie/talen 0.075 zelfconcept4_economie/Wetenschappen 0.077 zelfconcept4_Mix ** 0.069 0.78 **

17 6. Resultaten (Lj5) Parameter β S.E. Exp (β) LEERLINGKENMERKEN
Prestaties Ned4_Klassieke Talen/talen 0.266 ** 0.112 1.30 ** Prestaties Ned4_economie/talen ** 0.095 0.64 ** Prestaties Ned4_economie/Wetenschappen ** 0.096 0.51 ** Prestaties Ned4_Mix ** 0.088 0.58 ** Prestaties Wisk4_Klassieke Talen/talen ** 0.106 0.33 ** Prestaties Wisk4_economie/talen ** 0.097 0.31 ** Prestaties Wisk4_economie/Wetenschappen 0.107 Prestaties Wisk4_Mix ** 0.094 0.42 ** Verbale Intelligentie_Klassieke Talen/talen 0.099 Verbale Intelligentie_economie/talen ** 0.090 0.74 ** Verbale Intelligentie_economie/Wetenschappen ** 0.76 ** Verbale Intelligentie_Mix ** 0.082 0.79 ** Numerieke Intelligentie_Klassieke Talen/talen ** 0.098 0.75 ** Numerieke Intelligentie_economie/talen ** 0.087 Numerieke Intelligentie_economie/Wetenschappen ** 0.091 0.80 ** Numerieke Intelligentie_Mix ** 0.081 0.72 **

18 6. Resultaten (Lj5) Parameter β S.E. Exp (β) LEERLINGKENMERKEN
Interesse Economie6_Klassieke Talen/talen 0.205 ** 0.083 1.23 ** Interesse Economie6_economie/talen 0.638 ** 0.076 1.89 ** Interesse Economie6_economie/Wetenschappen 0.663 ** 0.079 1.94 ** Interesse Economie6_Mix 0.068 Interesse Wetenschappen6_Klassieke Talen/talen ** 0.108 0.43 ** Interesse Wetenschappen6_economie/talen ** 0.097 0.35 ** Interesse Wetenschappen6_economie/Wetenschappen ** 0.41 ** Interesse Wetenschappen6_Mix ** 0.087 0.46 ** Interesse sociaal6_Klassieke Talen/talen 0.098 Interesse sociaal6_economie/talen ** 0.72 ** Interesse sociaal6_economie/Wetenschappen ** 0.088 0.80 ** Interesse sociaal6_Mix 0.133 0.081 Interesse literatuur6_Klassieke Talen/talen 0.757 ** 0.101 2.13 ** Interesse literatuur6_economie/talen 0.316 ** 0.082 1.37 ** Interesse literatuur6_economie/Wetenschappen Interesse literatuur6_Mix 0.300 ** 0.075 1.35 **

19 6. Resultaten (Lj5) Parameter β S.E. Exp (β) SCHOOLKENMERKEN
SES-samenstelling_Klassieke Talen/talen 0.138 0.362 SES-samenstelling_economie/talen 0.332 SES-samenstelling_economie/Wetenschappen 0.323 SES-samenstelling_Mix 0.034 0.586 Meisjes school_Klassieke Talen/talen 0.824 Meisjes school_economie/talen 0.715 Meisjes school_economie/Wetenschappen 0.662 Meisjes school_Mix 1.295 Gemengde school_Klassieke Talen/talen 0.720 Gemengde school_economie/talen 0.622 Gemengde school_economie/Wetenschappen 0.619 Gemengde school_Mix 1.141 Wisk samenstelling_Klassieke Talen/talen 0.874 0.624 Wisk samenstelling_economie/talen 0.842 0.564 Wisk samenstelling_economie/Wetenschappen 0.702 0.532 Wisk samenstelling_Mix 1.106 1.007

20 6. Resultaten (Lj5) S.E. VERSCHILLEN TUSSEN SCHOLEN
Level 3 – Schoolniveau Cons_Klassieke Talen/talen.Cons_Klassieke Talen/talen 0.744 0.326 Cons_economie/talen.Cons_economie/talen 0.552 0.236 Cons_economie/Wetenschappen.Cons_economie/Wetenschappen 0.460 0.208 Cons_Mix.Cons_Mix 2.032 0.847 Cons_Klassieke Talen/talen.Cons_economie/talen 0.433 0.226 Cons_Klassieke Talen/talen.Cons_economie/Wetenschappen 0.176 Cons_economie/Wetenschappen.Cons_economie/talen 0.220 0.169 Cons_Mix.Cons_Klassieke Talen/talen 0.774 0.409 Cons_Mix.Cons_economie/talen 0.854 0.400 Cons_Mix.Cons_economie/Wetenschappen 0.412 0.313 Level 2 – Leerlingniveau 1.000 0.000 Level 1 – Multinomial variantie

21 7. Conclusies & discussie
Studiekeuze wordt vooral beïnvloed door leerlingkenmerken Meisjes kiezen anders dan jongens Maar: het verschil tussen jongens en meisjes wordt volledig verklaard door het verschil in interesse in wetenschappen (Lj5) Prestaties hebben een effect op studiekeuze (Lj3) VB1. Economie/talen VS Economie/Wetenschappen: Deze leerlingen presteren niet beter voor Nederlands, maar duidelijk minder voor wiskunde. Maar ze hebben ook meer interesse in literatuur en minder interesse in wetenschappen. VB2. Klassieke Talen/Talen VS Klassieke Talen/Wiskunde: Deze leerlingen presteren niet beter voor Nederlands, maar duidelijk minder voor wiskunde. Maar ze hebben ook meer interesse in literatuur. De keuze voor Mixed/ sociaal lijkt een negatieve keuze. Deze leerlingen hebben geen grotere interesse voor sociale wetenschappen (zowel in Lj3 als Lj5) Er zijn verschillen tussen scholen inzake studiekeuze In 9th grade: Meisjes tend to choose the options economie/talen & Mix more often (in comparison with economie/Wetenschappen)

22 7. Conclusies & discussie
Effect van prestaties en van SES illustreert de sterke hiërarchie tussen studierichtingen Is het een goed idee om belangstelling zo centraal te stellen in het hervorming van het secundair onderwijs? Wat is oorzaak en wat is gevolg? Interesse of studiekeuze? => Studiekeuzes zijn complexe processen waarbij verschillende factoren een rol spelen ! Klassieke talen aan de top Economie en sociale wetenschappen onderaan + conceptuele onduidelijkheid in de hervormingsplannen: is belangstelling een gegeven leerlingkenmerk; Of iets waar het onderwijs toch enige impact op heeft …

23 Wie kiest welke studierichting in het secundair onderwijs
Wie kiest welke studierichting in het secundair onderwijs? En welke rol speelt de school bij deze studiekeuze? Bieke De Fraine & Maarten Pinxten Centrum voor Onderwijseffectiviteit en -Evaluatie