Széchenyi Füzetek XXI

BEHÁLÓZOTT ISKOLÁK

Széchenyi Füzetek XXI.

BEHÁLÓZOTT ISKOLÁK Iskolai hálózatkutatás egy kelet-magyarországi kisvárosban

Szerkesztette

Néray Bálint és Vörös András

L’Harmattan Kiadó – Széchenyi István Szakkollégium Budapest, 2013

A kötet megjelenését a Széchenyi István Szakkollégium és az MTA TK „Lendület” RECENS Kutatócsoport támogatta. Készült a TÁMOP 4.2.2/B-10/1-2010-0023 számú „A tudományos képzés műhelyeinek átfogó fejlesztése a Budapesti Corvinus Egyetemen és a Nemzeti Közszolgálati Egyetemen” című projekt keretében. A projekt az Európai Unió támogatásával, az Európai Szociális Alap társfinanszírozásával valósult meg. Szerzők: Boda Zsófia, Csaba Zoltán László, Makovi Kinga, Néray Bálint, Pál Judit, Takács Károly, Vörös András © Szerkesztők, szerzők, 2013 © Széchenyi István Szakkollégium, 2013 © L’Harmattan Kiadó, 2013 ISBN 978-963-236-717-0 ISSN 0865-7106

A kiadásért felel Gyenes Ádám, a kiadó vezetője. A kötet megrendelhető, illetve kedvezménnyel megvásárolható: L’Harmattan Könyvesbolt 1053 Budapest, Kossuth L. u. 14–16. Tel.: (+36-1) 267-5979 [email protected] www.harmattan.hu

Párbeszéd Könyvesbolt 1085 Budapest, Horánszky u. 20. Tel.: (+36-1) 445-2775 www.konyveslap.hu

Olvasószerkesztő: Tiszóczi Tamás Borítóterv: Ujváry Jenő Tördelés: Kállai Zsanett Nyomdai munkák: A-Z BUDA COPYCAT KFT.

Tartalomjegyzék

Takács Károly Bevezetés: a teljesítmény, a népszerűség és az agresszió kapcsolati gyökerei 7 Csaba Zoltán László – Pál Judit „Az ezerercú agresszió” – az utálat és az agresszió QAP-elemzése egy kelet-magyarországi kisváros középiskoláiban 13 Boda Zsófia – Vörös András A középiskolai népszerűség meghatározói – személyiségvonások és csoportösszetétel 31 Néray Bálint A barátság és a tanulói teljesítmény összefüggése – egy kísérleti emprikus modell 43 Makovi Kinga Az iskolai teljesítmény analitikus modellje 57 Melléklet: Leíró statisztikák 85

Takács Károly

A teljesítmény, a népszerűség és az agresszió kapcsolati gyökerei

ABSZTRAKT A kamaszkor a társadalmi normák átvételének, formálásának, így az emberi társas lét kibontakozásának meghatározó időszaka. A kialakuló viszonyrendszerek sok probléma alapvető okozói, miközben magának a viszonyrendszernek a kialakulása is számos konfliktus eredője. A kapcsolati viszonyok sokrétűek: barátságok formálódnak, szövetségek köttetnek, és mindezek alapvető eszközei az ellenségeskedéseknek, a kirekesztésnek vagy az iskolával való szembefordulásnak is. Ezek a folyamatok leginkább zárt közösségekben vizsgálhatóak. Kutatócsoportunk egy Kelet-Magyarországon található kisváros két középiskoláját kereste fel a középiskola első évében három-három alkalommal és mérte fel egy teljes évfolyam formálódó viszonyrendszerét. A jelen kötetben ennek a kutatásnak az első eredményeit összegezzük. Kulcsszavak: teljesítmény, népszerűség, státusz, személyiségjellemzők, agresszió, középiskola, kapcsolatháló-elemzés, baráti kapcsolatok, negatív kapcsolatok, szimuláció

1. A kutatás előzményeiről és résztvevőiről A kutatás előkészületei 2008 őszéig nyúlnak vissza. Ekkor fogalmazódtak meg az alapötletek, és kezdődött meg egy nagyon lelkes kutatócsapat formálódása. A szakkollégiumok, ezen belül is a Széchenyi István Szakkollégium mindig is élen járt a szorgalmas és egyben tehetséges fiatal társadalomkutatók kinevelésében. Azonban az a szerencsés eset ritkán adatik meg, hogy egy korosztályban (szinte azt kell mondjuk, hogy egy évfolyamban) a szorgalom és tehetség hasonló érdeklődéssel is párosul. Jelen esetben ez a konstelláció lépett elő, és mindennek eredménye az ebben a kötetben bemutatott empirikus kutatás és terepmunka. Sok vér és verejték vezetett az ötletektől a RECENS (Research Center for Educational and Network Studies) megalapításáig, a

8

TAKÁCS KÁROLY

TDK-győzelmekig és e gyűjteményes kötetig. Itt most azonban nem a vérről és a verejtékről, hanem az eredményekről szeretnénk szólni. Szeretnénk bemutatni, hogy mit találtunk és a magunk szerény módján miként tudunk hozzájárulni fontos társadalmi problémák megértéséhez, amelyek a kamaszkor és közvetetten a magyar társadalom alapvető kérdései is. A kötet szerzői közül Pál Judit és Néray Bálint a Budapesti Corvinus Egyetem Szociológia Doktori Iskolájában készítik doktori disszertációjukat a kutatás témájából. Ugyancsak a kutatás témájában készül majd várhatóan el Boda Zsófia és Vörös András doktori értekezése Oxfordban, valamint érintőlegesen kapcsolódhat Makovi Kinga PhD-disszertációja a Columbia Egyetemen (USA). Csaba Zoltán László a reményeink szerint Utrechtben folytatja doktori tanulmányait. Szerzőként bár nem szerepel, de mindenképpen ki kell emelni Lőrincz László és Reiner Roland részvételét a felmérésben és a kutatásban, valamint Bartus Tamás iránymutató segítségét, Szántó Zoltán, Janky Béla és Vedres Balázs tanácsait.

2. A kutatás céljairól A kutatási program célkitűzései valós társadalmi problémákból erednek. Célunk az alacsony iskolai teljesítmény, a népszerűségért és státuszért folytatott küzdelem, valamint az agresszió jelenségének és dinamikájának megértése és magyarázata kamaszok közösségeiben a társadalmi kapcsolatháló-elemzés eszközeivel. A kutatás innovativitását mindezen szempontok együttes kezelése jelenti. A pozitív és negatív hálózati kapcsolatok dinamikájának, valamint a státuszverseny dimenzióinak együttes empirikus elemzését elméleti modellezéssel és ágens alapú szimulációval alapozzuk meg, illetve egészítjük ki. A kötetben szereplő írások külön hangsúlyt helyeznek azon helyzetek vizsgálatára, amelyben az önszerveződő társas kapcsolatok nem kívánt csapdahelyzeteket, pl. a jó tanulók kirekesztését, a leszakadó tanulók kiközösítését eredményezik, valamint hozzájárulnak az az iskolai agresszió erősödéséhez. Ezen felül, mivel a kutatás ugyancsak magyarázatot kíván adni az iskolával szembeni normák kialakulására, a gyakorlati tanácsaink segíthetik egy olyan oktatáspolitika kidolgozását, amely egyszerre és nem egymás rovására próbálja megvalósítani a közösségi integrációt és a magasabb iskolai teljesítményt. A kutatás eredményei talán a maguk szerény módján hozzájárulhatnak új

Bevezetés: a teljesítmény, a népszerűség és az agresszió kapcsolati gyökerei

9

beavatkozási programok tervezéséhez, és megalapozott tanácsokat adhatnak a legsúlyosabb középiskolai problémák társadalompolitikai kezeléséhez. Reményeink szerint bizonyos kérésekben tapasztalataink és következtetéseink túlmutathatnak majd az iskolai kontextuson, és áttörést jelenthetnek más kiscsoportok és a szervezeti viselkedés kutatásaiban is.

3. A kutatásról A kutatási céloknak megfelelően egy Kelet-Magyarországon található kisváros két középiskoláját kerestük fel a középiskola első évében három-három alkalommal, és mértük fel egy teljes évfolyam formálódó viszonyrendszerét. Az adatgyűjtés a 2009/10-es tanévben zajlott, összesen 10 osztályban, 306 középiskolás válaszadóval. A válaszokat a helyszínen, osztályfőnöki órák keretében, önkitöltős módszerrel, papír alapú kérdőíven gyűjtöttük. A válaszoláskor jelen voltak a kutatócsoport tagjai, és szükség esetén válaszoltak a felmerülő kérdésekre, valamint biztosították a válaszok anonimitását. Az adatok anonim kezelésére a kapcsolatháló-kutatások bevett szigorú etikai szabályainak megfelelően különösen ügyeltünk. A középiskolai diákok kérdőívét tanári kérdőív és tanári interjúk egészítették ki, amelyekből sok hasznos háttér-információhoz jutottunk. A kötetben található empirikus írások a diákok válaszaiból kialakított adatbázist dolgozzák fel. A gazdag tapasztalatok egyben egy olyan, nemzetközi szinten is páratlan empirikus kutatás előkészítését is szolgálták, amely középiskolai osztályokban nem pusztán a baráti kapcsolatok, hanem az ezzel szorosan összefüggő negatív kapcsolatok dinamikáját is vizsgálva próbálja majd az alacsony iskolai teljesítmény, a státuszverseny és a közösségen belüli kirekesztés és szegregáció összefüggő változásait megérteni és magyarázni egy jóval nagyobb mintában, különböző helyszíneken és iskolatípusokban, négy éven keresztül.

4. A témákról Csaba Zoltán László és Pál Judit tanulmányában arra a kérdésre keresik a választ, hogy mi befolyásolja a diákok közötti agresszív viszonyok különböző típusainak kialakulását. Sorra veszik azokat a társadalmi jelenségeket, közös-

10

TAKÁCS KÁROLY

ségi és egyéni szintű hatásokat, amelyek az egymás iránt érzett ellenszenv verbális és fizikális kifejtése mögött állnak. Kutatási hipotéziseiket QAP-korreláció és -regresszió segítségével ellenőrzik. Elemzésük igen változatos képet talál arról, hogy mivel függhet össze az agresszió és az utálat megjelenése. Boda Zsófia és Vörös András írásában a középiskolás diákok egyéni személyiségjellemzőinek hatását vizsgálják az osztályon belüli népszerűségre. A népszerűség magyarázata az adott korosztályban, a közösségformálódás kezdeti szakaszában azért különösen érdekes, mert a népszerű csoporttagok véleménye, attitűdjei nagy hatást gyakorolhatnak a közösségben elfogadott normákra és értékekre. A tanulmány innovativitását az adja, hogy a személyiség népszerűségre gyakorolt hatásának elemzésekor figyelembe veszi a csoportösszetétel kontextuális hatását is, és ezáltal felold a korábbi kutatásokban talált bizonyos ellentmondásokat. Makovi Kinga tanulmánya a diákok iskolai teljesítményének és a baráti kapcsolataik dinamikájának magyarázatához és alaposabb megértéséhez nyújt segítséget egy elméleti modell kidolgozásával és szimulációs eszközök használatával. A modell a diákokat racionális döntéshozónak tekinti, akik baráti kapcsolataikat és iskolai teljesítményüket annak függvényében formálják, hogy a „lehető legjobban érezzék magukat”. Néray Bálint az egyéni tanulói teljesítményt magyarázó klasszikus empirikus modelleket egészíti ki az egyén kapcsolatainak figyelembevételével. Mivel a kortárs csoport és a baráti kapcsolatok ebben a tekintetben is meghatározóak lehetnek, mindenképpen szükséges tisztázni, hogy valóban befolyásolja-e a diákok iskolai teljesítményét a számukra referenciacsoportként működő barátok teljesítménye, és ha igen, mekkora mértékben. Mivel az eredmények megerősítik, hogy valóban szükséges az egyéni tanulói teljesítményt magyarázó modellek kapcsolatháló alapú kiterjesztése, a következő logikai lépésként azt is érdemes megvizsgálni, hogy a barátok teljesítményének hatása hogyan változik az osztály teljesítményének függvényében.

5. A támogatókról Az empirikus kutatás létrejöttét a Széchenyi István Szakkollégium és az OTKA (K81336, „Egymásba gabalyodva: Kamaszok kapcsolati dinamikája a státuszverseny, a teljesítménytaktikázás, a kirekesztés és az integráció tükrében”)

Bevezetés: a teljesítmény, a népszerűség és az agresszió kapcsolati gyökerei

11

támogatta. Ezúton is szeretnénk köszönetet mondani az érintett iskolák igazgatóinak és pedagógusainak, akik nagy szeretettel, megértéssel és figyelemmel fogadtak minket. Ugyancsak köszönet illeti a válaszoló középiskolásokat, valamint azokat, akik a lekérdezésben és az adatrögzítésben segítettek minket. Kutatócsoportunk munkájának igazi lendületet ad, hogy 2012-ben elnyertük a Magyar Tudomány Akadémia „Lendület” programjának támogatását.

Csaba Zoltán László – Pál Judit

„Az ezerercú agresszió” – Az utálat és az agresszió QAP-elemzése egy kelet-magyarországi kisváros középiskoláiban ABSZTRAKT Az iskolában megjelenő agresszió az oktatási rendszer hatékony működését zavaróan befolyásoló tényező. Tanulmányunkban arra a kérdésre kerestük a választ, hogy a kapcsolatok szintjén mi befolyásolja a diákok közti utálat és agresszió különböző típusainak kialakulását. Dolgozatunkban QAP-korreláció-, illetve -regresszió-elemzést végeztünk, amit a kutatócsoportunk által kidolgozott, mátrix formájú, teljes hálós lekérdezés tett lehetővé. Azt feltételeztük, hogy az iskolai szelekció miatt – ami erősen összefügg az iskolai képzéstípussal – a társadalmi-gazdasági státusz szerint viszonylag homogén osztályok alakulnak ki, emiatt képzéstípusonként eltérő viselkedésmintázatokat fogunk találni. A társadalmi státusz szerint kvázi-homogén osztályokat figyeltünk meg, és képzéstípustól függetlenül, osztályról osztályra igen változatos képet kaptunk arról, hogy mivel függ össze az agresszió és utálat megjelenése. Kutatásunk gyakorlati haszna, hogy segít megérteni az iskolán belüli utálat és agresszió jelenségét, és ezáltal hozzájárul az iskolai konfliktusok sikeres kezeléséhez.

Bevezetés Az iskolai agresszió nem új keletű, számos irodalom számol be a jelenség történetéről (Aries, 1962; Mihályi, 2000; Werner–Schuster, 2000; Fülöpné, 2003; Mayer, 2008), amely széles körben ismert, mégis feltérképezésére Magyarországon viszonylag kevés empirikus szociológiai vizsgálat született. Ebből adódóan jogosnak tűnik az igény, hogy magyarázatot és empirikus bizonyítékokat keressünk arra, hogy szociológiai szempontból hogyan és miért jelenik meg az agresszió az iskolai közösségekben. Tanulmányunkban arra a kérdésre keressük a választ, hogy mi befolyásolja a diákok közti agresszív viszonyok különböző típusainak kialakulását. Milyen társadalmi jelenségek,

14

CSABA ZOLTÁN LÁSZLÓ – PÁL JUDIT

közösségi hatások és egyéni szintű változók állnak annak hátterében, hogy a fiatalok az egymás iránt érzett ellenszenvet verbálisan vagy fizikálisan mutatják ki?

Az iskolai agresszió fogalmi keretei Iskolai erőszaknak nevezi a szakirodalom az agresszív viselkedés olyan fajtáját, mely a tanulók egymás közötti vagy a tanárokkal, más iskolai alkalmazottakkal, illetve a tanárok tanulókkal (esetleg szülőkkel) szembeni erőszakos viselkedésében nyilvánul meg (Gyurkó–Virág, 2009). Az iskolai agressziónak három fajtáját különböztetjük meg. Az iskolai zaklatás az agresszív viselkedés olyan fajtája, amelyben a diákot egy vagy több társa (illetve egy vagy több személy) ismétlődően és hosszú időn keresztül negatív cselekedeteknek tesz ki, például megfélemlítő viselkedést, bántalmazást, „csicskáztatást” alkalmaz, ami ismétlődő jelleggel fordul elő a diákok között a gyengébb, egyedül maradó, áldozatok sérelmére. Megkülönböztetünk közvetlen zaklatást (ahol az áldozatot nyílt támadás éri), illetve közvetett zaklatást (ahol az áldozatot kiközösítik, szándékosan kizárják a csoportból) (Figula, 2004). A közvetlen zaklatás lehet fizikai vagy verbális jellegű. A zaklatás áldozata olyan személy, aki gyakran, illetve ismétlődő jelleggel válik negatív, támadó, erőszakos, zaklató, megfélemlítő akció célpontjává; az ilyen egyént a védekezésre való képtelenség jellemzi (Figula, 2004). A közvetett zaklatás, a kirekesztés, az iskolai erőszaknak azon formája, ami gyakran egy teljes oktatási intézmény, tanári kar, gyermekközösség működését áthatja (Aronson, 2008). Az iskolapolgárok többségétől eltérőek hátrányos megkülönböztetése, fizikai bántalmazása, elhanyagolása, elkülönítése jellemzi ezt az erőszakformát. Kirekesztés alapjául szolgálhat az etnikai hovatartozás, a fogyatékosság, a többségtől eltérő családi háttér, társadalmi-gazdasági státusz (Havas, 2008) vagy éppen a relatív depriváció következménye, a frusztráció, ami a diszkomfortérzetet jobban növeli akkor, ha az egyén tisztában van azzal, hogy valaki vagy egy társaság nem kedveli őt (Labianca–Brass, 2006).

„Az ezerercú agresszió”

15

Az iskolai agresszió vizsgálata hálózatos megközelítésben Az iskolai szegregációt és agressziót az Egyesült Államokban és más nyugati országokban több évtizede vizsgálják kapcsolatháló-elemzési módszerekkel. Az amerikai oktatási rendszer hivatalosan integráltnak tekinthető (Sarat, 1997), a baráti kapcsolatok vizsgálatai azonban arra világítottak rá, hogy az informális kapcsolatok létrejötte szempontjából hivatalosan létrehozott integrált oktatás nem vezet egyenesen integrációhoz fehér, fekete és latinó diákok között. Elsősorban azért, mert az össztársadalmi környezet képezi az oktatás folyamatának alapját, és a diákok közötti kapcsolatok ezek alapján alakulnak ki (Coleman et al., 1966; Moody, 2001). A toleráns magatartás kialakítása, az etnikai és a szülők társadalmi státusza alapján kialakuló kapcsolati szegregáció úgy csökkenthető, hogyha a gyerekek órán kívüli tevékenységét (például szakkörök) növeljük: ezekben gyakrabban jönnek létre heterogén kapcsolatok, mint az iskolai tanórákon (Coleman et al., 1966; Holland – Harding, 1978). A tanórán kívül kialakuló kapcsolatok inkább csökkentik a diákok egymás iránt táplált előítéleten alapuló ellenséges érzéseit (Moody, 2001; Hallinan – Williams, 1989; Quillian – Campbell, 2003). Hollandiában a középiskolások körében a helyiek és a bevándorlók közötti baráti viszonyok megvalósulásának vizsgálatakor arra jutottak, hogy nem az osztály összetétele, hanem sokkal inkább a környezet etnikai összetétele szabta meg, hogy mennyire közösítettek ki egyeseket (Baerveldt et al., 2004). A szegregáció csökkentésében szintén lényeges, hogy urbánus környezetben heterogénebbek a baráti viszonyok (Mouw – Entwisle, 2003). Nemek alapján a fiúk kevésbé keresik a hasonló etnikumhoz tartozóak társaságát, mint a lányok (McPherson et al., 2001). Az iskolai agresszió látható formáját, a zaklatás jelenségét a szakirodalom hálózatos módszerekkel úgy vizsgálja, hogy ki kit és milyen formában zaklat. A nemek, az agresszivitás, a hálózati pozíció, a kirekesztettség és az utálat kapcsolatában erős összefüggést mutattak ki a zaklatás és az áldozattá válás folyamatában (Veenstra et al., 2005). A népszerűség dimenziójában nemcsak az áldozatok, hanem sok esetben a bántalmazók sem örvendtek nagy népszerűségnek az osztályközösségeken belül (Veenstra et al., 2005). A hálózatos kutatások rámutattak arra is, hogy a bántalmazottakat csak azok utasították el, akik potenciális fenyegetettségnek voltak kitéve. Ezért a bántalmazók azokat választották ki áldozatnak, akiket nagyobb valószínűséggel nem védenek meg a társaik, mert teljesen marginalizáltak a közösség-

16


ben (Veenstra et al., 2010). A kirekesztettség foka, az iskolai és családi környezet is erős összefüggést mutat az áldozattá válás folyamatával (Huitsing et al., 2011). Sőt, a különböző típusú zaklatástípusok esetében az osztálynormának nagyobb a szerepe az erőszakos cselekedetek kialakulásában, mint a diákok közötti népszerűségi normahatásnak (Dijkstra et al., 2008). Ebből kifolyólag a társadalmi kapcsolathálózat-elemzés új perspektívába helyezi a zaklatásos hálózatokat, rámutat arra, hogy a csoporton belüli és kívüli hatások mennyire fontosak a zaklatás folyamatának megértésében. A hálózatelemzés csökkenti annak az esélyét, hogy a diákok helyzetét az osztályon belüli struktúrában félrecsoportosítsa, és ezáltal pontosabb képet ad a zaklatók és a zaklatottak személyéről a zaklatásellenes prevenciós programok kidolgozásában. Ráadásul a társadalmi kapcsolatháló-elemzés értékes információval szolgál a tanárok számára az osztályon belüli látens jelenségek működéséréről is (Huitsing et al., 2011).

Vizsgált hipotézis Az utóbbi évek nemzetközi kutatásai rámutattak arra, hogy az iskolai agreszszió vizsgálata során az egyénre mint egy nagyobb közösség részére kell tekintenünk akkor, amikor a bántalmazók és a bántalmazottak motivációit meg szeretnénk érteni (pl. Veenstra et al., 2010). Ebből következőleg sokkal célravezetőbb az egyes egyének agresszív viselkedését a társadalmi hálózatban betöltött helyük, szerepük figyelembevételével tanulmányozni, semmint egyéni szinten . Vizsgálati kérdésünk kiindulási alapját az adja, hogy diszkriminációs mechanizmusok figyelhetők meg az oktatásban, ahogy ezt számos hazai kutató leírta, azaz az oktatási intézmények gyakran kategorizálnak, képességek szerint sorolják különböző osztályba a tanulókat (Havas et al., 2002; Erőss – Gárdos, 2008; Berkovits – Oblath, 2008; Kertesi – Kézdi, 2009). Az iskolai szegregáció elsősorban „státuszcsoport-alapú”, a magyar oktatási rendszer általában a depriváltakat (szegényeket, halmozottan hátrányos helyzetűeket, elmaradott kistérségben élőket) érinti hátrányosan (Erőss – Gárdos, 2008; Erőss, 2008). Ennek a szelekciós mechanizmusnak a következtében az intézmények olyan pályára terelik a hátrányos helyzetű diákokat, ami gyakran zsákutcába vezet. Ebből adódóan azt feltételezzük, hogy az általunk vizsgált


17

iskolákban is szisztematikus különbségek lesznek megfigyelhetőek az egyes osztályok átlagos társadalmi és gazdasági hátterében, illetve ennek szórásában. Willis (2000) kutatásából tudjuk, hogy a munkásszármazású „skacok” iskolai ellenkultúrát létrehozva, a többségi középosztálybeliek kultúrájától eltérő módon viszonyulnak az iskolához és az iskolai normákhoz. Ez alapján azt feltételezzük, hogy az általunk vizsgált településen a különböző képzéstípusok különböző társadalmi hátterű tanulói eltérő módon fejezik ki az ellenszenvüket társaik iránt. Ebből adódóan hipotézisünk az, hogy a különböző képzéstípusú intézményekben a negatív kapcsolatok, azon belül is az agresszió eltérő formái lesznek jelen.

Elemzés Az 1. táblázat az agresszió különböző típusaiból képzett hálózatok sűrűségmutatóit tartalmazza, aggregálva a különböző képzéstípusokra. Azt láthatjuk, hogy az összes lehetséges verekedésnek, ami n×(n−1) , a 2,19%-a valósult meg 2 a gimnáziumi osztályokban, míg a szakiskolásoknál ez az arány 2,78%. Érdekes módon a szakközépiskolások sokkal kevésbé voltak verekedősek. A verbális agresszió egyik fajtája a rosszindulatú pletykálkodás. Ezen a téren a szakiskolások és a szakközépiskolai tanulók hasonló arányokat produkálnak, míg a gimnazisták sokkal inkább terjesztenek rosszindulatú történeteket társaikról. A csúfolásnál és a megalázásnál mindhárom képzéstípusban hasonlóak a trendek. Összességében azonban azt mindenképp meg kell jegyezni, hogy szinte kivétel nélkül minden dimenzióban a szakközépiskolások voltak a legkevésbé agresszívak. 1. táblázat: Az agresszió fajtáinak aggregált adatai a különböző képzéstípusokban (a sűrűség mutató alapján) Képzéstípus/ agresszió fajtái

Verekedés

Rosszindulatú pletykálkodás

Csúfolás

Megalázás

Szakiskola

2,78%

3,28%

3,86%

1,11%

Szakközépiskola

0,345%

3,48%

2,46%

0,67%

Gimnázium

2,19%

5,5%

2,98%

1,07%

18


Érdemes megfigyelni, hogy a szakirodalom megállapításaival összhangban (Labianca–Brass, 2006) a pozitív viszonyok hálói sűrűbbek, mint a negatívak. A csillaggal megjelölt osztály kilóg a sorból, ugyanis oda 8 évfolyamos, gimnáziumi képzésben részt vevő tanulók járnak, akik már négy éve osztálytársak voltak a lekérdezés időpontjában. Korábban azt feltételeztük, hogy az agresszivitás előfordulása, különösen a fizikaié, erősen együtt fog járni a tanulók szüleinek iskolai végzettségével. Mint azt a hipotézisnél megfogalmaztuk, a magasabb társadalmi státuszú szülő átadja gyermekeinek az érzelmek kontrollálásának tudását, illetve azt a normát, hogy a konfliktuskezelésnek nem a fizikai erőszak a módja. Ezért megnéztük az összefüggést osztályonként a legjellemzőbb szülői végzettség és a verekedésháló sűrűsége között. A leíró eredményeket a második táblázat mutatja. 2. táblázat: A verekedésháló, a képzéstípus és a családi háttér összefüggései (a képzéstípus és a szülői iskolai végzettség módusza szerint) Osztály (képzéstípus)

Iskola kódja

Verekedésháló sűrűsége

Szülői iskolai végzettség módusza

Szülői iskolai végzettség heterogenitása

1. szakiskola

1

2,1%

8 általános és szakmunkásképző

heterogén

2. szakiskola

1

3,6%

szakmunkásképző

heterogén

3. szakiskola

1

2,7%

szakmunkásképző

heterogén

4. szakközépiskola

1

0,2%

szakmunkásképző

homogén


1

0,1%

szakmunkásképző

homogén


1

1,0%

szakmunkásképző

homogén


2

0,1%

szakmunkásképző

homogén

7. gimnázium

2

0,5%

szakközép és technikum

heterogén

8. gimnázium

2

1,2%

gimnázium

heterogén

9. gimnázium

2

0,4%

szakmunkásképző

heterogén


19

Az agresszió és az utálat egyváltozós modellje A kutatócsoportunk által kidolgozott kérdőívben a diákokra vonatkozó, hálózatfüggő tulajdonságokat mátrixos formában kérdeztük le, ami lehetővé tette, hogy QAP-elemzést végezzünk az adatokon. A QAP- (Quadratic Assignment Procedure) korreláció tulajdonképpen a Pearson-korreláció hálózatokra alkalmazott modellje. QAP-korrelációt olyan adatbázison kérhetünk le, ahol van legalább két olyan hálózati adatbázis, melyek ugyanarról a csoportról szólnak, azaz ugyanazok a szereplők szerepelnek a kapcsolati mátrixokban, ugyanolyan sorrendben. Ha két mátrix között a korreláció egy (r=1), az azt jelenti, hogy a két háló tökéletesen megegyezik egymással (Letenyei – Vedres, 2005). QAP-korrelációkat számoltunk a mátrixok között, megvizsgáltuk, hogy mely mátrixos tulajdonságok függnek össze erősen az utálattal és az agresszióval. Ezért a UCINET-programban osztályonként lefuttattuk az összes kapcsolatháló-mátrix közötti QAP-korrelációt az utálattal és a verekedéssel. A „+” jel gyenge, míg a „++” jel erős összefüggést jelöli. A 10%-os szignifikanciaszintű eredményeket fehér színnel, míg az 5%-os szignifikanciaszintű eredményeket sötét szürke színnel jeleztünk. 3. táblázat: Az utálat korrelációs összefüggései Utálat mátrix Kapcsolatháló-mátrixok

Osztály kódja 1

2

3

4

5

++

++

6

0

7

8

9

++

++

++

++

Mellette ülök Együtt járunk különórára

+

Együtt töltjük a szabadidőnket Együtt tanulunk Ellenszenves

++ ++

+

Járnék vele Verekedős

+ ++

+

+

+

+

Stréber

++

++

Pletykás

++

+

++

+

20


Utálat mátrix Kapcsolatháló-mátrixok

Osztály kódja 1

2

Megosztja veled a dolgait Nyalizós

3

4

++

Beképzelt

5

6

++

0

7

+

++

8

9

++

++

++

++

+

++

++

Hasonlóan öltözködünk Visszahúzódó, zárkózott Népszerű Kiről mesélsz rossz dolgokat?

+

Csúfolni szoktad

+

+

+

+ ++

Téged csúfol

+

Megaláztad őt

+

Megalázott téged

++

+

+

+

Ismertem korábbról

++

++

+

++

++

++

+

0

7

+

Barátom Csinos

++

Hasonlóan öltözködik

+

4. táblázat: A verekedés korrelációs összefüggései Verekedés-mátrix Kapcsolatháló-mátrixok

Osztály kódja 1

2

3

4

Mellette ülök

6

++

Együtt járunk különórára Együtt töltjük a szabadidőnket

8 ++ +

+

Együtt tanulunk Ellenszenves

5

++ +

+

++

9

21


Verekedés-mátrix Kapcsolatháló-mátrixok

Osztály kódja 1

2

3

4

5

6

Megosztja veled a dolgait

+

++

Nyalizós

+

0

7

8

9

Járnék vele Stréber

++

Pletykás

Beképzelt

++

+

Hasonlóan öltözködünk

+

Visszahúzódó, zárkózott Népszerű

++

Kiről mesélsz rossz dolgokat?

+

Csúfolni szoktad

+

+ ++

Téged csúfol Megaláztad őt

+

Megalázott téged Ismertem korábbról

+

+

Utálom

+

+

Barátom

+

Együtt járnak/jártok haza(?)

+

+

+

++

++

++

++

+

++

+

+

++ +

+

++ +

+ +

Hasonlóan öltözködik

++

Okos, értelmes

+

A fenti két táblázatból látható, hogy a beképzeltnek és nyalizósnak tartott tanulókat elutasítja az osztályközösség a 0. osztályban. Szembetűnő, hogy a verbális agresszió kifejeződései, a „rosszat mondasz másokról” és a „csúfolnak téged” változók szignifikánsan pozitívan korrelálnak az utálattal. Ebben az osztályban semmilyen szignifikáns kapcsolatot nem sikerült kimutatni a verekedéssel, erre a háló alacsony sűrűsége adhat magyarázatot. Az 1. osztályban láthatóan más a helyzet. Itt a verekedésnek az utálat lét-

22


rejöttében fontos szerepe van. Ebben az osztályban vettük észre először azt a látszólag ellentmondásos jelenséget, hogy nemcsak azok verekednek egymással, akik utálják egymást, hanem a barátok is, akik együtt járnak haza, tehát akik valószínűleg egy település, egy szűkebb mikroközösség tagjai. A 2. osztályban azt az érdekes megfigyelést tettük, hogy a nyalizósnak tartott és az utált diákok között bár nem szignifikáns, de negatív kapcsolat van. Ebben az osztályban az utálat az agresszió verbális és nem verbális megjelenésével is szignifikánsan összefügg, sőt, azt láthatjuk, hogy a verekedés szignifikánsan összefügg a szóbeli bántalmazással. A 3. osztályban úgy tűnik, hogy az utálatnak több szignifikáns velejárója is van. Az „együtt tanul”, „járnék vele” és a „szabadidő” változók némileg meglepő korrelációt mutatnak az utálattal, melynek okait érdemes lenne kvalitatív módszerekkel vizsgálni, még akkor is, ha az eredmény az utálat és a közösen töltött szabadidő közötti kapcsolatban nem volt szignifikáns. A 4. osztályban is számos szignifikáns eredményt találtunk. A stréber és beképzelt tanulókat az átlagosnál jóval nagyobb valószínűséggel utasították el, illetve a fizikai és verbális agresszió is ellenszenvet váltott ki. A verekedés azonban csak a megalázással és utálattal mutatott megnyugtató szignifikanciaszinten korrelációt. Az 5. osztályban ugyancsak megfigyelhető – akárcsak korábban az 1. és a 2. osztályban –, hogy azok verekednek egymással, akik megosztják egymással a dolgaikat, egymás mellett ülnek, és együtt járnak haza. Ez arra enged következtetni, hogy ezekben az osztályokban a verekedés természetes része az osztályon belüli kultúrának. A 6. osztályban megdöbbentő, és nagyon erős szignifikanciájú összefüggést találtunk a csinosság és az utálat között. Ez osztályon belüli „szépségversenyt” feltételez, melynek ellenőrzése további, alaposabb vizsgálatot igényel. Ugyancsak érdekes a hasonló öltözködés és az utálat közötti, nem túl magas szignifikanciájú összefüggés. Ebben az osztályban is jól látható, hogy a barátok között divatos a verekedés, amit az is alátámaszt, hogy a fizikai agresszió a proszociális magatartással, népszerűséggel, közösen töltött szabadidővel is 5% alatti szignifikanciaszinten korrelál. A 7. osztályban sok dimenzió mentén alakul ki utálat. Érdekes, hogy a viccesnek vélt tanulókat az átlagosnál nagyobb eséllyel utálják. A nyalizás meglepő módon nem szignifikáns, de negatív hatással van a verekedésre. Kimutatható az összefüggés a verbális agresszió különböző formái („csúfol”,


23

„rosszat mond rólad”) és az utálat között. A beképzeltség ebben az osztályban is szignifikánsan együtt jár azzal, hogy valakit elutasítanak a tanulók. Érdekes módon az utálat és a verekedés ennél az osztálynál sem függ össze, sőt, láthatóan azok a fiatalok verekednek egymással, akik megosztják egymással a dolgaikat, illetve közösen járnak haza és különórára, edzésre. A 8. osztályban is szignifikáns összefüggésben van az utálat és a beképzeltség. Ezzel a dimenzióval függ össze a nyalizás és a verbális bántalmazás is. A verekedéssel kapcsolatban igen cizellált kép rajzolódik ki: mégpedig az, hogy inkább a barátsággal, mint az utálattal függ össze a verekedés, legalábbis erre utal a „barátomnak tartom”, „mellette ülök”, „együtt töltjük a szabadidőnket” hálók és a verekedés közti magas korrelációs érték. Végül, de nem utolsósorban a 9. osztályban kimutathatóan összefügg az utálat a verbális agresszióval (téged csúfol, te csúfolsz, rosszat mond rólad), illetve a megalázással. Érdekes, hogy ez az egyetlen olyan osztály, ahol nagyon erős a megfeleltethetőség az utálat és a verekedés kiváltó okai között.

Az utálat többváltozós magyarázó modellje Osztályonként megvizsgáltuk, hogy az utálati kapcsolatokat más típusú kapcsolatok mennyiben magyarázzák. Ezek vizsgálatára az úgynevezett MRQAPregressziókat használtuk. A QAP-regresszió több hálózati változóból felépített regressziós modell, melynél az együtthatók szignifikanciáját permutációs teszttel ellenőrzik, tehát a szignifikanciát a p érték mutatja. Az utálat és a verekedés magyarázatához MRQAP- (multiple regression-quadratic assignment procedure) regressziót alkalmaztunk. Ennek az eljárásnak a lényege, hogy a regressziós eljárás során random permutációkkal kiszűri a magyarázó változók közötti multikollinearitást (Letenyei – Vedres, 2005). A módszer kiválóan alkalmazható, ha bonyolult autokorrelációs problémába ütközünk (Dekker et al., 2003). Magyarázó változóként az összes, az elméleti bevezetőben leírtak alapján indokolt kapcsolati mátrixot felhasználtuk, kivéve a rokonszenves hálót, mert a korrelációs vizsgálatból úgy tűnt, hogy gyakran nem értették meg, mit jelent ez a kifejezés. Az utálati hálózat alacsony sűrűsége, a speciális módszer és a meglehetősen inkonzisztens eredmények miatt kevés az 5%-os szignifikanciaszinten érvényes eredmény, ezért nem láttuk értelmét az eredmények változónkénti részletes ismertetésének és elemzésének, inkább

24


egy olyan táblázatot készítettünk, amelyik mutatja a regressziók magyarázó változóinak erejét és irányát. Az első táblázat az utálat-mátrixra ható változókat tartalmazza. A „+” jel arra utal, hogy pozitív, míg a „-” jel pedig hogy negatív magyarázó ereje van egy adott változónak. A pozitív jelek száma a hatás erősségét mutatja; ahol egy jel van, az azt jelenti, hogy gyenge hatású, míg a két jel erős összefüggést jelöl. A sötétszürke színnel a pozitív, a világosszürke színnel a negatív 5%-on szignifikáns összefüggéseket, míg fehér színnel a 10%-on szignifikáns összefüggéseket jeleztük. 5. táblázat: Az utálat többváltozós modellje Osztály kódja Kapcsolatháló-mátrixok

1

Mellette ülök

-

Együtt járunk különórára

+

Együtt töltjük a szabadidőnket

-

+

Együtt tanulunk

-

++

Ellenszenves

+

2

+

Stréber

--

++

-

+

6

0

-

+

+

+

+

+

++

-

+

-

+

-

--

+

+

-

-

+ -

+

+

+

+

+

-

-

+

-

-

+

+

-

-

+

+

+

+

Hasonlóan öltözködünk

-

+

+

Visszahúzódó, zárkózott

-

-

-

+

-

-

+

-

Népszerű

9

+

+

-

8

+

-

Beképzelt

7

+

-

Nyalizós

5

-

+

Pletykás Megosztja veled a dolgait

4

-

Járnék vele Verekedős

3

+ +

+

++ -

+

+

-

-

25


Osztály kódja Kapcsolatháló-mátrixok

2

3

Kiről mesélsz rosszat dolgokat?

++

+

Csúfolni szoktad

+

-

++

-

+

+

+

+

-

+

+

+

+

++

Megaláztad őt

-

+

-

+

-

++

Megalázott téged

--

+

-

+

+

-

Téged csúfol

1

+

4

5

6

0

+

7

8

9

+

Az 5. táblázatból azt láthatjuk, amit a korrelációknál is: osztályonként nagyon eltérő tényezők határozzák meg, hogy ki lesz kedvelt vagy éppen elutasított. Például a népszerűség, nyalizás, pletykás természet hol pozitívan, hol negatívan hat az utálatra. Vannak azonban olyan változók, amik az osztályok többségében elutasítást váltanak ki. Ilyen például a verbális agresszió (csúfolás, rossz dolgokat mesél), a hasonló öltözködés (ami talán a majmolás miatt váltott ki ellenszenvet), beképzeltség, stréberség, illetve gyakran a verekedős természet. Más hálózatok pedig egyértelműen mérséklő hatással voltak az utálatra, ilyen például, hogy az egymás mellett ülő osztálytársak, vagy azok, akik együtt járnak haza, jóval kevésbé utálják egymást. A zárkózottnak tartott fiatalokat valamivel kevésbé tartották a többiek ellenségnek, és a vidám, vicces természet is negatív okságot mutatott. Számunkra meglepően hatott, hogy a szegregációs mechanizmusok miatt viszonylag elkülönült, szülői iskolai végzettséget tekintve azonban meglehetősen hasonló osztályokban, melyekben azonos képzéstípus folyik, eltérő okokkal magyarázható az ellenszenv vagy az agresszív viselkedés kialakulása. Az ellentmondásos eredmények arra ösztönöznek, hogy finomabb, leíró módszerek segítségével is megvizsgáljuk az osztályokat, hogy megértsük, mi okozza a meglepő eredményeket.

Következtetések Összességében azt találtuk, hogy feltételezésünknek megfelelően valóban van különbség a különböző képzéstípusba járó tanulók agressziós mintái között. Vizsgálatunk azt mutatta, hogy a szakközépiskolai tanulók fejezik ki legke-

26


vésbé ellenszenvüket fizikai agresszióval. Meglepő módon azonban a gimnazisták sok szempontból a szakiskolásokhoz hasonló trendet mutattak a fizikai és a verbális agresszió előfordulása terén. Továbbá a társadalmi és gazdasági háttér szerinti homogén osztályokban átlagosan alacsonyabb az agresszió szintje. Fontos azonban hangsúlyozni, hogy amint a QAP-korrelációs és -regreszsziós módszerekkel alaposabban megvizsgáltuk az agresszió, illetve az utálat kialakulásának okait, képzéstípustól függetlenül, osztályról osztályra igen változatos képet kaptunk. Úgy tűnt, hogy az egyes osztályokban eltérő okok határozzák meg, hogy ki lesz elutasított. Dolgozatunk erénye, hogy összefoglalja az agresszióval foglalkozó releváns szociálpszichológiai-szociológia irodalmat, továbbá számos kurrens, a 2000es években megjelent, magyarul még nem olvasható hálózatos irodalmat ismertet. Kutatásunk gyakorlati haszna, hogy segít megérteni az iskolán belüli utálatot és agressziót, és ezáltal hozzájárul az iskolai konfliktusok sikeres kezeléséhez.


27

Hivatkozások Aries, P. (1962). Centuries of Childhood. Vintage Books, New York. Aronson, E. (2008). A társas lény. Akadémiai Kiadó, Budapest. Baerveldt, Vermeij, L. – van Duijn, M.A.J. (2004). Ethnic segregation in context ocial discrimination among native Dutch pupils and their ethnic minority classmates. Social Networks, Vol. 31, No. 4, 230-239. Berkovics B. – Oblath M. (2008). A gyógypedagógiától a szociológiáig és tovább. A „fogyatékosság” és a „szociális hátrány” kapcsolatának diskurzusai és politikája. In Erőss G. – Kende A. (szerk.): Túl a szegregáción. Kategóriák burjánzása a magyar közoktatásban, L’Harmattan, Budapest, 21-48. Coleman, S. J. et al. (1966). Equality of Educational Opportunity. U.S. Department of Health, Education, and Welfare: U.S. Government Printing Office. Dijkstra, J.K. – Lindenberg, S. – Veenstra, R. (2008). Beyond the Class Norm: Bullying Behavior of Popular Adolescents and its Relation to Peer Acceptance and Rejection. Journal of Abnormal Child Psychology, Vol. 36, 12891299. Dekker, D. – Krackhardt, D. – Snijders, T.A.B. (2003). Multicollinearity robust QAP for multiregression. CASOS paper presented at the NAACSOS Conference June 22-25, 2003, Omni William Penn, Pittsburgh, PA. Erőss G. (2008). Különbség és szórás. Kategorizásciós és szelekciós finommechanizmusok az oktatásban: SNI-k, lókötők és társaik. In Erőss G. – Kende A. (szerk.): Túl a szegregáción. Kategóriák burjánzása a magyar közoktatásban, L’Harmattan, Budapest, 157–234. Erőss, G. – Gárdos, J. (2008). Előítéletes társadalom vagy diszkriminativ iskola? A cigányellenesség és a hátrányos megkülönböztetés közti különbségről. In Erőss, G. – Kende, A. (szerk.): Túl a szegregáción – Kategóriák burjánzása a magyar közoktatásban, L’Harmattan, Budapest, 49–82. Figula E. (2004). Bántalmazók és bántalmazottak az iskolában, Új Pedagógiai Szemle, Vol. 7–8. Fülöpné Böszörményi A. (2003). Agresszió a gyermekintézményekben. Új Pedagógiai Szemle, Vol. 6, No.1, 23–35. Gyurkó Sz. – Virág Gy. (2009). Az iskolai erőszak megítélésének különbségei és hasonlóságai a gyermekvédelmi és az oktatási intézményrendszerben. ESZ-

28


TER Alapítvány – Mérei Ferenc Fővárosi Pedagógiai és Pályaválasztási Tanácsadó Intézet, Budapest. http://www.fovpi.hu/data/cms54533/agresszio_zaro.pdf Letöltés ideje: 2011. február 7. Hallinan, M. T. – Williams, R. A. (1987). The Stability of Students’ Interracial Friendships. American Sociological Review, Vol. 52, 653–664. Havas, G. (2008). Esélyegyenlőség, deszegregáció. In Fazekas K. – Köllő J. – Varga J. (szerk.): Zöld könyv 2008 – A magyar közoktatás megújításáért. Ecostat, Budapest, 121–138. Havas G. – Kemény I. – Liskó I. (2002). Cigánygyerekek az általános iskolában. OKI–Ú.M.K., Budapest. Holland, D. – J. Harding (1978). Social distinctions and emergent student groups in a desegregated school. Anthropology and Education Quarterly, Vol. 9, No. 4, 272–283. Huitsing, G. – Veenstra, R. – Wallien, M. (in preparation). Bullying in schools: participant roles from a social network perspective. http://www.ppsw.rug.nl/~veenstra/publications/bullying/index.html Letöltés ideje: 2011. február 7. Kertesi G. – Kézdi G. (2009). Általános iskolai szegregáció Magyarországon az ezredforduló után. Közgazdasági Szemle, Vol. 56, 959–1000. Labianca, G. – Brass, D. J. (2006). Exploring social ledger: negative relationships and negative asymmetry is social networks in organizations. Academic Management of Review, Vol. 31, No. 3, 596–614. Letenyei L. – Vedres B. (2005): Mi az a kapcsolatháló elemzés? HUNNET. Kapcsolatháló elemzők honlapja: http://www.socialnetwork.hu/ Letöltés ideje: 2010. január 10. Mayer J. (szerk.) (2008): Frontvonalban – az iskolai agresszió néhány összetevője. Budapest, FPPTI. McPhearson,M. – Smith-Lovin, L. – Cook, J.M. (2001). Birds of feather: Homophily in Social Networks. Annual Review of Sociology, Vol. 27., 415–445. Mihály I. (2000). Erőszak az iskolában. Új Pedagógiai Szemle, Vol. 4. http://www.oki.hu/oldal.php?tipus=cikk&kod=2000-04-vt-Mihaly-Eroszak Letöltve: 2010. március 17. Moody, J. (2001). Race, school integration and friendship segregation in America. American Journal of Sociology, Vol. 112, No. 3, 679–716.


29

Mouw, T. – Entwisle, B. (2006). Residential segregation and interracial friendship in school. American Journal of Sociology, Vol. 112, No.2, 394–441. Quillian, L. – Campbell, M.E. (2003). Beyond Black and White: The Present and Future of Multiracial Friendship Segregation. American Sociological Review, Vol. 68, 540–566. Sarat, A. (1997). Race, Law, and Culture: Reflections on Brown v. Board of Education. Oxford University Press Inc., 55–59. Veenstra, R. – Lindenberg, S. – Oldehinkel, A.J. – De Winter, A.F. – Verhulst, F.C. – Ormel, J. (2005). Bullying and Victimization in Elementary Schools: A Comparison of Bullies, Victims, Bully/Victims, and Uninvolved Preadolescents. Developmental Psychology, Vol. 41, 672–682. Veenstra, R. – Lindenberg, S. – Anke Munniksma, A. – Dijkstra, J. K. (2010). The Complex Relation Between Bullying, Victimization, Acceptance, and Rejection: Giving Special Attention to Status, Affection, and Sex Differences. Child Development, Vol. 81, No. 2, 480–486. Werner, M. – Schuster, M. (2000). Agresszió az iskolában. Elméleti háttér, előfordulás, beavatkozás és megelőzés. In: Hardi Ilona (szerk.): Az agreszszió világa. Budapest, Medicina. 223–250. Willis, P. (2000). A skacok. Iskolai ellenkultúra, munkáskultúra. Budapest, Új Mandátum.

Boda Zsófia – Vörös András

A középiskolai népszerűség meghatározói – személyiségvonások és csoportösszetétel

ABSZTRAKT A társadalmi kapcsolatháló-elemzés számos empirikus példát mutat arra, hogy az egyéni jellemzők hatással vannak az egocentrikus hálózatok méretére és szerkezetére. Egyes kutatási eredmények részlegesen igazolják bizonyos személyiségvonások és a hálózati pozíció között várt összefüggéseket. Más munkák azonban felvetik, hogy a személyiség szerepe eltűnhet, ha a vizsgált közösségben a releváns háttérváltozók erősen szóródnak. Tanulmányunk fő kérdése, hogy az egyéni személyiségjellemzők milyen hatással vannak a diákok népszerűségére, és ez hogyan változik a csoportösszetétel függvényében. Eredményeink alapján úgy tűnik, hogy a közösségek bizonyos háttérváltozók (például a túlkoros összetétel) szerinti heterogenitása önmagában csökkenti a pozitív hálózatok sűrűségét. Az ilyen, szegregáló hatású háttérváltozók heterogenitása háttérbe szorítja a személyiségjellemzők hatását a csoportban.

Bevezetés A kedveltség, közösségi elfogadottság vizsgálata igen fontos kérdés a társadalomtudományokban. A népszerűség magyarázata serdülőkorú fiatalok csoportjaiban különösen érdekes, hiszen ebben az életkorban a felnőttek helyett a kortársak válnak vonatkoztatási, azaz referenciacsoporttá, így a népszerű csoporttagok véleménye, attitűdjei nagy hatást gyakorolhatnak a közösségben elfogadott normákra és értékekre (Moreno, 1934; Coleman, 1961). Emellett arra is utalnak eredmények, hogy az iskolai osztályokban a szociometriai szempontból középpontban lévő fiatalok közvetítő szerepet töltenek be a társadalmi normák és a csoportbeli értékek, sztereotípiák között (Hunyady, 1967). Mindezek alapján úgy tűnik, a csoportbeli népszerűség mögött meghúzódó tényezők megismerése hasznos eredmény lehet.

32

BODA ZSÓFIA – VÖRÖS ANDRÁS

Cikkünkben a középiskolás diákok egyéni személyiségjellemzőinek hatását vizsgáljuk az osztályon belüli népszerűségükre. A népszerűség és személyiség összefüggéseit vizsgáló korábbi empirikus munkák eredményei ellentmondásosak. Néhány tanulmányban sikerült kimutatni egyes személyiség vonások (pl. extraverzió, neuroticitás) hatását a népszerűségre (Klein et al., 2004; Kalish–Robins, 2006; Selfhout et al., 2010), máskor azonban a kapcsolat statisztikailag nem bizonyult szignifi kánsnak (Roberts et al., 2008). Az ellentmondások arra utalnak, hogy a személyiség és a népszerűség viszonya a korábban feltételezettnél bonyolultabb. Tanulmányunkban egy olyan mechanizmust mutatunk be, amely feloldja a korábbi eredmények közötti inkonzisztenciát. Kalish és Robins (2006), illetve Roberts és munkatársai (2008) munkáikban felvetették annak lehetőségét, hogy a csoportok összetétele, így bizonyos szociodemográfiai faktorok, például az életkor (Roberts et al., 2008) szerinti heterogenitás befolyásolhatja a személyiség hatását a népszerűségre. Cikkünkben ezért egy olyan modellt javaslunk, amely a személyiség népszerűségre gyakorolt hatásának elemzésekor figyelembe veszi a csoportösszetétel kontextuális hatását is.

Személyiség és csoportösszetétel Tanulmányunk megpróbál magyarázatot adni azokra az ellentmondásokra, amelyeket a személyiségjellemzők és a népszerűség kapcsolatát vizsgáló korábbi empirikus eredmények mutatnak. Az általunk javasolt modell a „társas környezet korlátozottságának” fogalmán alapul, amely Kalish és Robins (2006) felvetése, illetve Roberts és munkatársai (2008) eredményei alapján kulcsfontosságú szerepet játszhat a jelenség megértésében. A társas környezet korlátozottsága magában foglal minden olyan hatást, amelyek valamilyen módon korlátozhatják a csoporttagok választási lehetőségeit, hogy elfogadják vagy elutasítsák egyes társaikat. Az, hogy egy adott környezet mennyire korlátozott, a kapcsolatokat kialakító mechanizmusok eredménye. Jelen írás az egyik legegyszerűbb, de valószínűleg legnagyobb hatású mechanizmus, a homofília (például Burt, 1982; Feld–Carter, 1992; Moody, 2001; McPherson et al., 2001) szerepére összpontosít. Ha feltételezzük, hogy egy csoportban a homofília határozza meg a kapcsolatok kialakulását, vagyis a hasonlóbb emberek szívesebben barátkoznak

A középiskolai népszerűség meghatározói

33

egymással, akkor a társas környezet korlátozottsága az összes lehetséges diád szereplőinek releváns dimenziók (pl. szocioökonomiai változók) szerinti hasonlóságától függ. A párok átlagos hasonlóságának mértékét a csoport heterogenitása mutatja meg. A társas környezet korlátozottságának mértéke növekszik a heterogenitással, mivel a heterogén csoportokban az egyének – a homofília alapján – átlagosan kevesebb társukat választhatják barátnak, mint a homogén csoportokban. Ebben az esetben a személyiség szerepe háttérbe szorulhat, mert a kedvező egyéni tulajdonságokkal rendelkező társak száma korlátozott. Mindezek alapján azt feltételezzük, hogy a homofília szempontjából releváns dimenziók szerint heterogén közösségekben a személyiség kapcsolatokra és így a népszerűségre gyakorolt hatása eltűnik, mivel a homofília egy magasabb szinten korlátozza a kapcsolatok kialakulását.

Fogalmak Népszerűség

Cikkünkben az egyes diákok különböző szempontú hálózatokban kapott in-degree centralitásmutatóit használjuk mint az osztálybeli népszerűség mérőszámait. Elemzésünk három ilyen szempontot vesz figyelembe: a gyenge és erős pozitív kapcsolatokat, illetve az észlelt népszerűségi jelöléseket. Ez utóbbit azért vontuk be az elemzésbe, mert fontos szerepe lehet az osztálybeli státuszhierarchia kialakulásában (Mérei, 2001). Ennek megfelelően a kérdőívből három kérdést használtunk fel: „Szimpatikusnak tartom”, „A barátom”, „Népszerű”. A kérdések a kérdőívben mátrixok formájában szerepeltek, tehát a diákoknak az összes társukkal kapcsolatban véleményt kellett nyilvánítaniuk.

Személyiség

A személyiség mérésére kutatásunkban az úgynevezett Big Five személyiségvonásokat használtuk. A Big Five olyan empirikus módszerekkel létrehozott, alapvetően hasonló tartalmú személyiségtesztek közös neve, amelyek öt füg-

34


getlen, univerzális faktorral írják le a személyiség alapszerkezetét: extaverzió, együttműködés, neuroticizmus, lelkiismeretesség és nyitottság (Fiske, 1949; Smith, 1967; McCrae–Costa, 1987; Peabody–Goldberg, 1989; McCrae–John, 1992; Stumpf, 1993). Mivel ezek a személyiségvonások időben viszonylag stabilak az egyes személyekre vonatkozóan, gyakran használták őket a kapcsolódó tanulmányokban is (e.g. Klein et al., 2004; Kalish–Robins, 2006; Kalish, 2008; Roberts et al., 2008; Selfhout et al., 2010), hiszen ha állandónak tekinthetők, akkor nagy eséllyel kiküszöbölhető az ok-okozat problémája: a személyiség befolyásolja a népszerűséget, és nem fordítva. Jelenlegi kutatásunkban az egyik rövidebb Big Five-tesztet, a John, Donahue és Kentle (1991) által létrehozott BFI-t (Big Five Inventory) használtuk. Elemzésünk fő célja, hogy a személyiségvonások és a népszerűség kapcsolatát világosabbá tegye. Kezdeti hipotéziseinket a Big Five-dimenziók alapján állítottuk fel, azonban a várt faktorstruktúra adatainkon nem igazolódott be. Emellett az eredeti Big Five-faktorokat skálaként sem tudtuk értelmezni, mivel egyik skála Cronbach-alfája sem érte el a 0,7-et. Az eljárást ugyanazon a mintán kétszer is megismételtük, az eredeti teszt két különböző fordításával (Rózsa, 2006; Szirmák – Nagy, 2007). 1. táblázat: A „Small Five”-dimenziók tartalma és a hozzájuk közel álló Big Five-dimenziók 1. Small Five2. Small Five3. Small Five4. Small Fivefaktor faktor faktor faktor Érvényesülés Szorgalom Felszabadultság Kellemesség nem: nem: nem: képes keresztülvinni hajlamos visszafogott, másokkal az akaratát a hanyagságra tartózkodó vitába száll ha valamit elternem: néha udvarinem: hajlamos az nem: néha félénk, vez, azt végre is atlan, goromba összevisszaságra visszahúzódó másokkal hajtja nem: nem: eredeti, tele van hajlamos sokat aggodalötletekkel a lustaságra maskodik eredeti, mély gondolatai vannak Találékony Nyitottság Extraverzió Extraverzió Lelkiismeretesség Együttműködés Neuroticizmus Lelkiismeretesség

5. Small Fivefaktor Társas igény szereti a társaságot, összejöveteleket szeret másokkal együttműködni

Extraverzió Együttműködés


35

Azonban célunk nem az, hogy bemutassuk bizonyos Big Five-vonások népszerűségre gyakorolt hatását, hanem hogy a személyiségvonások jelentőségét általában elemezzük, és főként, hogy meghatározzuk azokat a körülményeket, amelyek között hatással bírhatnak. Ezen cél eléréséhez a Big Five-tól ugyan különböző, de konzisztens és értelmezhető faktorstruktúra is megfelelő modellünk felépítéséhez és teszteléséhez. Következésképpen az eredeti itemek egy részének felhasználásával új faktorstruktúrát hoztunk létre, amelyet – ironikusan – Small Five-nak neveztünk el. A Small Five-faktorok tartalma és elnevezése az 1. táblázatban látható, a Big Five-dimenziókkal való összefüggéseiket pedig az 1. ábrán vázoltuk. 1. ábra: A Big Five- és a „Small Five”-dimenziók tartalmi összefüggései Neuroticizmus

Extraverzió

Együttműködés Lelkiismeretesség Nyitottság

Érzelmi stabilitás Szorongásra való hajlam Impulzusok szabad kifejezése Magabiztosság, dominancia Társaságkedvelés Kooperációra való hajlam Érzelmi támogatás, kedvesség Felelősségérzet, szorgalom Teljesítményigény, kitartás Képzeletgazdagság Logikus, absztrakt gondolkodás

Felszabadultság Társas igény Kellemesség Szorgalom

Érvényesülés

Látható, hogy a személyiség csupán két, a Big Five által tartalmazott részterülete tűnt el új modellünkből. Ezek alapján azt mondhatjuk, hogy a Small Five-struktúra a Big Five-ban szereplő információ nagy részét megőrizte.

Csoportheterogenitás

Ahogy fentebb kifejtettük, a társas környezet korlátozottságát az iskolai osztályok heterogenitása fejezi ki azokban a dimenziókban, amelyek relevánsak a kapcsolatok alakulásában. Legfontosabb eredményeink szemléltetéséhez – a számos lehetséges háttérváltozó közül (pl. életkor, nem, családi háttér, alkoholfogyasztási és dohányzási szokások) – a túlkoros diákok osztályon belüli

36


heterogenitását választottuk, vagyis azokét, akik osztályismétlők. A terepmunka során szerzett tapasztalatok ugyanis alátámasztották, hogy a túlkoros diákok osztályon belüli aránya komoly hatással van az osztálylégkörre és a diákok egymás közötti kapcsolataira. Itt bemutatott modelljeinkben a csoportheterogenitást a változó egyéni értékeiből számított osztályszintű szórás jeleníti meg.

Hipotézisek Korábbi kutatások számos hipotézist fogalmaztak meg és teszteltek a Big Five-vonások hálózati centralitásra kifejtett hatását illetően. Néhány eredmény alátámasztja, hogy az Extraverzió és Együttműködés skálákon magas pontszámot elért egyének általában nagyobb (Kalish–Robins, 2006; Selfhout et al., 2010), a Neuroticizmus skálán magas pontszámot elérők pedig kisebb egocentrikus hálózattal rendelkeznek (Klein et al., 2004; Kalish–Robins, 2006). A Small Five- és Big Five-dimenziók közötti kapcsolatok alapján (1. ábra) azt feltételezzük, hogy az Érvényesülés, Felszabadultság, Társas igény és Kedvesség dimenziók közvetlenül pozitív hatással vannak az egyének centralitására a baráti és népszerűségi hálókban. Coleman (1961) munkája alapján pedig úgy véljük, hogy iskolai kontextusban a Szorgalom negatív hatást fejt ki a centralitásra. Azonban tanulmányunk központi állítása, hogy a személyiség fent leírt direkt hatásai háttérbe szorulnak, ha csoport erősen heterogén. Ez alapján hipotézisünk szerint a személyiségvonások és a csoportheterogenitás negatív interakciós hatással bír. Tehát hipotéziseink két fő csoportra oszthatók: H1 (közvetlen hatások): Egy egyén beérkező fokszám alapú centralitása a pozitív és népszerűségi hálózatokban nagyobb, ha – magasabb pontszámot ér el az Érvényesülés, Felszabadultság, Társas igény vagy Kedvesség skálákon; – alacsonyabb pontszámot ér el a Szorgalom skálán. H2 (interakciók): A H1-ben megfogalmazott hatások nagysága az osztály heterogenitásának növekedésével csökken.


37

Eredmények Eredményeinket az osztályok túlkoros tanulók szerinti összetételét megjelenítő többváltozós lineáris modellekkel szemléltetjük (2. táblázat). A bemutatott modellek esetén a függő változó az egyes diákok osztályon belüli észlelt népszerűsége, vagyis az, hogy osztálytársaik mekkora része tartja őket népszerűnek. A gyenge és erős pozitív kapcsolatok vizsgálata esetében az itt láthatóakhoz nagymértékben hasonló eredményeket kapunk. A modellek magyarázó változói négy csoportra oszthatók: az egyes diákok Small Five-dimenziókban elért pontszámaira, a túlkoros diákokat jelző egyéni szintű változóra és ennek osztályszintű varianciájára (a heterogenitás mértéke), illetve a Small Five-dimenziók és az osztályszintű varianciák interakcióira. Ezeken kívül kontrollváltozóként szerepel az osztályok képzéstípusa (szakiskola és szakközépiskola; a referenciakategória a gimnázium), mivel az egyes formák között különbség feltételezhető mind a kapcsolatok alakulása, mind az osztály összetétele szempontjából. Az A modell alapján látható, hogy H1 hipotézisünk – legalábbis az egyszerű összefüggéseket tekintve – nagyrészt beigazolódott. Az érvényesülés, felszabadultság és társas igény pozitív, a szorgalom negatív hatással van a népszerűségre, a kedvességnek viszont nincs szignifikáns hatása. A későbbi, bővebb modellekben más személyiségdimenziók is háttérbe szorulnak, de az érvényesülés és a szorgalom hatása végig szignifikáns marad. A túlkoros diákokra és az osztályösszetételre vonatkozó változók bevonása lényegesen nem változtat a személyiségdimenziók hatásán (B modell). Az a tény, hogy egy diák túlkoros-e, ebben a formában nem befolyásolja a népszerűségét. A csoport összetétele azonban szignifikáns negatív hatású, vagyis minél vegyesebb egy osztály, átlagosan annál kevesebb jelölés érkezik mindenkihez – a heterogenitás növekedésével csökken a népszerűségi háló sűrűsége. A fentebb megfogalmazott H2 hipotézist a C modell túlnyomó részben igazolja: az interakciós változók hatása ellentétes a személyiségdimenziók közvetlen hatásával (a felszabadultság esetében ez tendenciaszerűen igaz). Ez azt jelenti, hogy az osztály heterogenitásának növekedésével az érvényesülés és a szorgalom hatása a népszerűségre átlagosan egyre kisebb. Az összefüggés a D modellben is fennmarad, tehát azt nem magyarázzák a képzéstípushoz köthető szisztematikus különbségek.

38


A C és D modellekben tapasztalt összefüggés magyarázata lehet, hogy az osztályismétlő – nem osztályismétlő dimenzió meghatározó az osztályokon belüli kapcsolatok kialakulásában, a homofília alapját képezheti. Így a heterogén osztályokban az egyes diádok közötti hasonlóságnak fontos szerepe lehet a népszerűség elérésében, a személyiségvonások pedig háttérbe szorulhatnak. 2. táblázat: A csoporton belüli népszerűséget magyarázó modellek Függő változó: Népszerűség az osztályban (bejövő fokszám)

Személyiségvonások S5 Érvényesülés S5 Szorgalom S5 Felszabadultság S5 Kedvesség S5 Társas igény Túlkoros: Egyéni szintű érték Csoportszintű variancia

OLS 0.035 -0.041 0.032 -0.011 0.038 -

Multi-level ** ** ** **

Interakciók: S5 * Túlkoros variancia S5 Érvényesülés S5 Szorgalom S5 Felszabadultság S5 Kedvesség S5 Társas igény Képzéstípus Szakközépiskola Szakiskola Konstans N Csoportok száma 2

R R2-between R2-within * p<0.05 ** p<0.01

C. Modell Túlkoros: interakciós hatások

B. Modell Túlkoros: közvetlen hatások

A. Modell Személyiség

Multi-level

0.034 -0.031 0.047 -0.025 0.029 0.001 -0.628

** ** ** * **

**

0.140 -0.138 0.084 -0.083 0.029 0.002 -0.569

- - 0.117 ** 227

- - 0.373 ** 201

D. Modell Képzéstípus

** ** *

**

Multi-level 0.143 ** -0.141 ** 0.079 -0.086 0.032 0.003 -0.424 *

-0.254 0.250 -0.105 0.147 -0.009 0.348 201

* **

**

-0.260 ** 0.255 ** -0.096 0.153 -0.017 -0.030 -0.044 0.310 ** 201

-

10

10

10

0.188 -

0.362 0.955 0.221

0.415 0.935 0.291

0.417 0.945 0.291


39

Következtetések Cikkünkben amellett érveltünk, hogy a csoportheterogentitás fontos szerepet játszik a személyiség és a népszerűség közötti kapcsolat finomításában. Az adatelemzések nagyrészt megerősítették hipotéziseinket. Eredményeink arra utalnak, hogy a korábbi tanulmányokban talált ellentmondások, legalábbis a gyenge pozitív és az észlelt népszerűségi hálók esetén, valóban magyarázhatók kontextuális hatások bevonásával. A biztató eredmények ugyanakkor azt is világossá teszik, hogy ezen a téren további elemzésre van még szükség. Nyilvánvaló például, hogy a túlkorosösszetételen túl egyéb releváns, a homofílián alapuló tényezői is léteznek a kapcsolatalakításnak. Ha egy csoport több, többé-kevésbé független dimenzió mentén is heterogén, az a környezetet még sokkal korlátozottabbá teheti. Emellett magának a társas környezet korlátozottságának is lehetnek egyéb okai és meghatározói a homofília mellett. Ezért a jövőben mindenképp terveink közöt szerepel a modell további finomítása, hogy mindezeket a szempontokat figyelembe tudja venni. Elemzésünk egy fontos problémája a reprodukálhatóság: a Small Fivedimenziók, annak ellenére, hogy meglehetősen jól működtek, nem egy komoly pszichometriai eljárás végeredményei. Ennek ellenére az eredményeink meglehetősen konzisztensnek tűnnek, ami arra utal, hogy a feltárt mechanizmusok megtalálhatóak lennének más, a népszerűség szempontjából releváns személyiségdimenziók esetén is.

40


Hivatkozások Bouchard, T. J. Jr. – McGue, M. (2003). Genetic and Environmental Influences on Human Psychological Differences. Journal of Neurobiology, 54, 4–45. Burt, R. S. – Jannotta, J. E. J. – Mahoney, J. T. (1998). Personality Correlates of Structural Holes. Social Networks, 20, 1, 63–87. Coleman, J. S. (1961). The Adolescent Society: The Social Life of the Teenager and its Impact on Education. New York: Free Press of Glencoe. Feld, S. – Carter, W.S. (1992). Focus of Activities As Changing Contexts for Friendship. In: Rebecca G. Adams – Graham Allan (eds.): Placing Friendship in Context. Cambridge, UK: Cambridge University Press, 52–136. Fiske, D. W. (1949). Consistency of the Factorial Structures of Personality Ratings from Different Sources. Journal of Abnormal and Social Psychology, 44, 329–344. Goldberg, L. R. (1981). Language and individual differences: The search for universals in personality lexicons. In: Wheeder L. (eds.): Review of personality and social psychology. Beverly Hills CA: Sage. 2, 141–165. Hunyady Gy. (1967). A szociometriai és a látens ideológiai szerkezet viszonya a csoportban. Magyar Pszichológiai Szemle, 3, 362–377. Jang, K. – Livesley, W. J. – Vemon, P. A. (1996). Heritability of the Big Five Personality Dimensions and Their Facets: A Twin Study. Journal of Personality, 64, 577–591. John, O.P. – Donahue, E.M. – Kentle, R. (1991). „The Big Five” inventory – version 4a and 54. Technical Report, Institute of personality and social psychology. Berkeley: University of California, CA 94720. John, O. P. – Srivastava, S. (1999). The Big Five trait taxonomy: History, measurement, and theoretical perspectives. In: L. A. Pervin – O. P. John (eds.): Handbook of personality: Theory and research. New York: Guilford. Kalish, Y. (2008). Bridging in social networks: Who are the people in structural holes and why are they there? Asian Journal of Social Psychology, 2, 53–66. Kalish, Y. – Robins, G. (2006). Psychological predispositions and network structure: The relationship between individual predispositions, structural holes and network closure. Social Networks, 26, 56–84. Klein, K. J. – Beng-Chong, L. – Jessica, L. S. – David, M. M. (2004). How Do


41

They Get There? An Examination of the Antecendents of Centrality in Team Networks. Academy of Management Journal, 47, 932–963. Loelhin, J. C. (1992). Genes and Environment in Personality Development. / Sage series on individual differences and development, 2./ Sage Publications, Inc. Thousand Oaks, CA. Loehlin, J. C. – McCrae, R. R. – Costa, P. T. Jr. – John, O. P. (1998). Heritabilities of Common and Measure-Specific Components of the Big Five Personality Factors. Journal of Research in Personality, 32, 431–453. McCrae, R. R. – Costa, P. T. Jr. (1987). Validation of the Five-factor Model of Personality Across Instruments and Observers. Journal of Personality and Social Psychology. 52, 81–90. McCrae, R. R. – John, O. P. (1992). An Introduction to the Five-factor Model and its Implications. Journal of Personality, 60, 175–215. McPherson, M. – Smith-Lovin, L. – Cook, J. (2001). Birds of a Feather: Homophily in Social Networks. Annual Review of Sociology, 27, 415–444. Mérei F. (2001). Közösségek rejtett hálózata. Budapest: Osiris Kiadó. Moody, J. (2001). Race, School Integration and Network Segregation in America. American Journal of Sociology. 107, 679–716. Moreno, J. L. (1934). Who Shall Survive? Nervous and Mental Disease Publishing Company, Washington, DC. Peabody, D. – Goldberg, L. R. (1989). Some Determinants of Factor Structures from Personality-trait Descriptions. Journal of Personality and Social Psychology, 57, 552–567. Roberts, S. G. B. – Wilson, R. – Fedurek, P. – Dunbar, R. I. M. (2008). Individual Differences and Personal Network Size and Structure. Personality and Individual Differences, 44, 954–964. Selfhout, M. – Burk, W. – Branje, S. – Denissen, J. – Van Aken, M. – Meeus, W. (2010). Emerging Late Adolescent Friendship Networks and Big Five Personality Traits: A Social Network Approach. Journal of Personality, 78, 509–538. Smith, G. M. (1967). Usefulness of Peer Ratings of Personality in Educational Research. Educational and Psychological Measurement, 27, 967–984. Stumpf, H. (1993). The Factor Structure of the Personality Research Form: A Cross-national Evaluation. Journal of Personality, 61, 27–48.

Néray Bálint

A barátság és a tanulói teljesítmény összefüggése – Egy kísérleti emprikus modell

ABSZTRAKT A cikk a tanulói teljesítmény mérésének fontossága mellett érvel, és abból az állításból indul ki, hogy a jelenség megértése és mérhetővé tétele nem történhet meg az adott tanulói közösség, az iskolai osztály kapcsolathálózatának megértése nélkül. Ezért egy olyan kísérleti jellegű modellt mutat be, amely a klasszikus tanulói teljesítményt mérő modellt kiegészíti az egyes diákok hálózati jellemzőjével. Az empirikus teszt eredményeként sikerült kimutatni, hogy az egyének osztálytermi referenciacsoportját alkotó barátainak teljesítménye és az egyén teljesítménye között szignifikánsan pozitív összefüggés mutatkozik. Továbbá azt is sikerült feltárni, hogy ez az összefüggés az osztály teljesítményének növekedésével csökken. Ugyanakkor meg kell jegyezni, hogy az ok-okozati hatások feltárása nélkülözhetetlen a továbblépés szempontjából.

Bevezetés Méltányossági célok megvalósulásán túl egy nemzetgazdaság sikeressége is elképzelhetetlen a jól működő oktatási rendszer nélkül, továbbá – hazai viszonylatban legalábbis – jórészt közfinanszírozott oktatási rendszerről lévén szó, a hatékonysági szempontok sem elhanyagolandók. Egyrészt mindenkinek érdeke, hogy a lehető legjobb minőségű oktatásban részesüljön, másrészt nem mindegy, hogy az adott színvonal biztosítása mennyi közpénzt emészt fel. A kívánatos cél elérése érdekében kialakított politikai beavatkozások többfélék lehetnek, az azonban bizonyos, hogy a siker egyik alappillére az oktatási rendszer teljesítményének mérhetővé tétele, amelynek egyik legjobb indikátora a tanulói teljesítmény. Szakpolitikai beavatkozások szempontjából tehát célszerű a közoktatási intézmények teljesítményét objektívnak tekinthető eredménymutatókkal jellemezni, és e mutatók alapján olyan ösztönzőrend-

44

NÉRAY BÁLINT

szereket kidolgozni, amelyek nagyobb teljesítményre, önreflexív tanulásra késztetik az oktatási intézmények fenntartóit, vezetőit és dolgozóit (Kertesi, 2008). A tanulói teljesítmény mérésének ugyanakkor társadalmi integrációs szempontból is fontos következményei vannak. Amennyiben ugyanis az emberitőke-elméletből (Becker, 1967; Schultz, 1961) indulunk ki, az oktatásba való beruházást, illetve annak volumenét egy olyan racionális kalkuláció végeredményeként foghatjuk fel, amelynek költségei azonnal, hasznai többségükben azonban csak időben eltolódva lépnek fel. Ebből adódóan ezeket a költségeket a hátrányos helyzetű társadalmi csoportok kevésbé tudják vállalni. Amenynyiben tehát a tanulói teljesítmény növelését társadalmi hovatartozástól függetlenül a magyar oktatási rendszer fontos feladatának tartjuk, és amennyiben elfogadjuk, hogy hazánkban iskolai szegregáció létezik (Berényi et al., 2008; Havas et al., 2002; Havas–Liskó, 2004; Kertesi, 2005; Kertesi–Kézdi, 2005), akkor beláthatjuk, hogy a téma vizsgálata kiemelten fontos feladat.

Elméleti háttér Tanulói teljesítmény

A tanulói teljesítmény vizsgálatának és magyarázatának igen kiterjedt irodalma van. Ezek közül is a legtöbb talán az egyenlőtlenségek vizsgálata felől közelít az iskoláztatás felé. Az ilyen rétegződéselmélet-vezérelt makroszintű megközelítésmódok a korai mobilitáskutatásokra vezethetők vissza, amelyek a gyermek apjához viszonyított iskolai előmenetelét magyarázó változónak tekintették a foglalkozási státusz vizsgálata során (pl. Blau–Duncan, 1967; Erikson–Goldhorpe, 1993; Ganzenboom et al., 1992; Breen–Johnos, 2005). Az iskolai egyenlőtlenségek vizsgálatának hagyományos kérdése arra vonatkozik, hogyan határozza meg a család az iskolai végzettséget, az egymásra épülő iskolai fokozatok megszerzését (Róbert, 2004).1 Ahogyan Róbert Péter 1

Róbert Péter ezen cikke alapján elmondható, hogy nemzetközi szinten e témával foglalkozik például: Shavit–Blossfeld, 1993; hazai vonatkozásban pedig például: Ferge, 1972; Andorka–Simkus, 1983; Ladányi–Csanádi, 1983; Róbert, 1991; 2000; Bukodi, 2000, Andor–Liskó, 2000.

A barátság és a tanulói teljesítmény összefüggése

45

rávilágít: számos kutatás szolgáltatott már rá bizonyítékot, hogy a tanár és az iskola, valamint a szülő és az iskola közötti kapcsolatok nagyban befolyásolják a gyerekek iskolai teljesítményét (Coleman et al., 1982; Schneider – Coleman, 1983). Coleman rámutatott továbbá arra is, hogy ha a család által birtokolt társadalmi tőke nem egészíti ki a szülők által birtokolt emberi (és pénzügyi) tőkét, akkor a gyermek iskolai teljesítménye szempontjából irreleváns, hogy a szülők sok vagy kevés emberi tőkével rendelkeznek-e (Coleman, 1988).2 Mindezekből tehát kiviláglik, hogy az iskolai előmenetel – amit jelen esetben nevezzünk tanulói teljesítménynek – (a családi háttéren keresztül) erősen összefügg a társas kapcsolatok minőségével és mennyiségével. A szakirodalom alapján többféle mechanizmust különíthetünk el, amelyek a család tanulásra gyakorolt hatását igyekeznek magyarázni. A mechanizmusok egy csoportja még mindig makroszinten maradva durkheimi és bourdieu-i hagyományokat követ, és az oktatási rendszer kényszerítő erejét hangsúlyozza, amely az általa nyújtott alternatívák és korlátok révén meghatározza a szülők gyermekük iskoláztatására vonatkozó döntéseit (Kerckhoff, 1995). A mechanizmusok másik csoportja mikroszintre koncentrál, és racionális döntéshozó szülőket (valamint diákokat) feltételez, akik mérlegelik az oktatás költségeit, várható hasznait, majd ennek megfelelően döntenek (Cameron – Heckman, 1998). Coleman munkásságából kiindulva Fasang és társai (2010) vagy korábban Morgan és Sorensen (1999) pedig már kapcsolathálózati szempontokat is figyelembe véve arra hívták fel a figyelmet, hogy egy iskolai közösségen belül a legbefolyásosabb szülők, az iskola szülőkkel való kapcsolata, valamint az osztály kapcsolati struktúrája erősen meghatározhatják az iskolai normákat, a tanulással kapcsolatos attitűdöt és ezen keresztül az iskolai teljesítményt. Ha a tanuló teljesítményét helyezzük tehát érdeklődésünk középpontjába, akkor a fentiek alapján meghatározható az azzal összefüggő tényezők köre, amelyeket három nagyobb csoportra: egyéni, családi, valamint iskolai tényezőkre szokás bontani (Kertesi, 2008). Bár az így kapott modellek korlátaik 2

Az emberi tőke és a társadalmi tőke komplementer jellegű, a célelérésre gyakorolt hatásukat csak együttesen fejtik ki, így közöttük ideális esetben interakciós viszonynak kell lennie.

46

NÉRAY BÁLINT

ellenére3 sok esetben igen jól használhatók,4 mégis hiányzik belőlük egy e helyütt vizsgálni kívánt, a fenti elméleti bevezetőben Coleman (1988) után társadalmi tőkének nevezett tényező osztály és egyéni szintű változata. Ez a társadalmi tőke nemcsak a szülői, de az osztályközösségekben is kiformálódik a kapcsolati háló különböző pontjain elhelyezkedő tanulók között, ezért amikor a diákok teljesítményének alakulására vagyunk kíváncsiak, ezen kapcsolatok vizsgálata (is) igen fontos szempont. Ennek oka elsősorban a tanulással kapcsolatos norma alakulásában keresendő. Hogy ezt jobban megértsük, ki kell térni röviden az osztályközösségen belüli státusz körüli elméleti és gyakorlati megfontolásokra.

Az osztálytermi státusz

A státuszhierarchiák kialakulását kétféleképpen szokták magyarázni. Az individualista magyarázat a közösséget alkotó egyének által előállított termékként tekint a státushierarchiára, amely a közösséget alkotó egyének tulajdonságai alapján alakul. A strukturalista magyarázat szerint a hierarchiák eleve adottak, az egyéneknek nincs ráhatása azok alakulására, a mobilitás sajátos szabályai rendezik el őket a hierarchia által kínált pozíciókba (Gould, 2002). Az individualista magyarázatok a státusformálódásra általában mint puszta haszonalapú stratégiai cselekvésre tekintenek. A középiskolai évek a 13-14 éves diákok számára az öndefiniálás, a kortárs csoportban történő szocializáció időszaka (Anderman – Maehr, 1994). Vagyis ez idő alatt kiváltképp fontos az egyes diák számára osztálytársai róla alkotott véleménye, amelynek nyilvánvalóan része a tanuló teljesítmény is. Ennek megfelelően az osztály 3

4

Kertesi a már idézett írásában (2008: 181–185.) 10 pontban foglalja össze a magyarországi gyakorlat főbb problémáit. Különös tekintettel az úgynevezett iskolai hozzáadott érték vizsgálataira. Ezek a modellek a tanulók fejlődését vizsgálják, és a diákok két időpontban mért teljesítménye közötti különbségből szűrik ki az iskolák által nem befolyásolható tényezők hatását, a változás okát pedig az iskola hatásának tulajdonítják (Kertesi, 2005; Horn–Sinka, 2006). Hazánkban ezek a vizsgálatok a megfelelő adatok híján még gyerekcipőben járnak, de például az Egyesült Államokban komoly múltra tekintenek vissza (Hanushek–Rivkin, 2003; Rivkin–Hanushek–Kain, 1998; Sanders–Rivers, 1996; Wright–Horn–Sanders, 1997).


47

tanulással kapcsolatos normáinak függvényében elképzelhető tehát bizonyos átváltás az adott diák teljesítménye és az osztályban elért státusza között. Az osztályközösség sűrű és stabil alcsoportjaiban általánosan elfogadottá, sőt elvárt viselkedéssé válhat a teljesítmény-visszafogás, míg az osztály más alcsoportjaiban magas teljesítmény útján nyerheti el a diák társai elfogadását. Mindezek alapján belátható, hogy a teljesítmény és a státusz viszonyában igen fontos szempont az osztály, illetve az osztályon belüli klikkek tanulással kapcsolatos normái. E normák kialakításában pedig vitathatatlanul fontos szerep jut a tanárnak is. Emellett szólnak a felek közti megfelelő kommunikációt, illetve annak hiányát hangsúlyozó érvelések (Bernstein, 1975), továbbá azok a megfontolások, melyek arra hívják fel a figyelmet, hogy a közös szocializációs alapok hiánya, az értékek és normák különbségei iskolaellenes kultúrához vezethetnek (Willis, 1977).

Kutatási kérdés és módszertan A fentiekből kiviláglik, hogy az egyén teljesítménye nemcsak saját jellemzőinek függvénye, hanem azon csoporté is, amelyben cselekszik (Leenders, 2002). A csoport kapcsolathálójának összetétele és struktúrája pedig az azt alkotó egyének tulajdonságaitól és a hálóban betöltött szerepüktől függ. A hálóban elfoglalt pozíciók pedig előnyöket és hátrányokat egyaránt hordozhatnak betöltőjük számára. Sűrű és zárt hálózat esetén, ahol a barátom barátja az én barátom is (Heider, 1958; Wasserman–Faust, 1994), az egyének viselkedése jól megfigyelhető a hálózat többi szereplője számára. Ezek a hálók közös csoporton belüli normák és magas szintű bizalom kialakulásához vezetnek (Coleman, 1988). Például egy kevésbé jól teljesítő diák, akinek jól teljesítő barátai vannak, segítséget kaphat barátaitól azon feladatok teljesítéséhez, amelyekkel egyedül nem boldogulna. Vagy ugyanezen jól teljesítő barátok társas nyomást gyakorolhatnak a kevésbé eredményes diákra, ezzel ösztönözve teljesítményét. A klasszikus, egyéni tanulói teljesítményt magyarázó modellek kiegészítése az egyén kapcsolatainak figyelembevételével tehát hozzájárulhat egy osztály, illetve egy tanuló teljesítményének pontosabb megértéséhez. Ennek reményében a következő két kutatási kérdést fogom megvizsgálni:

48

NÉRAY BÁLINT

(1) Befolyásolja-e a diákok iskolai teljesítményét a számukra referenciacsoportként működő barátok teljesítménye? (2) A barátok teljesítményének hatása hogyan változik az osztály teljesítményének függvényében? A kérdések megválaszolása érdekében első lépésben felállítok egy „hagyományos” tanulói teljesítményt magyarázó modellt. Majd kapcsolathálózati szempontokat figyelembe véve az alapmodellt kiegészítem a kérdezett barátainak tanulmányi átlagával, pontosabban ennek az osztályátlagtól vett különbségével, végül pedig az osztály átlagos teljesítményével. A kiindulópontot jelentő első modellben (1. táblázat) a tanulói teljesítmény OLS-regresszióval kerül megbecslésre, a kérdezett családi hátterének és egyéni tulajdonságainak figyelembevételével. A második, még mindig OLS-modell a családi háttér hatását a kérdezett iskolatípusával egészíti ki (ahol a gimnázium a referenciakategória). A harmadik modellben a teljesítmény már multi-level-modellben kerül megbecslésre, ugyanis itt már figyelembe vesszük a barátok tanulmányi átlagának osztályátlagtól vett különbségét, amely megfigyelések az egyes osztályokon belül nem függetlenek egymástól. Ezzel arra a kérdésre kapunk választ, hogy (1) milyen hatása van az egyén tanulmányi teljesítményére annak, hogy az osztályátlaghoz viszonyítva jó vagy rossz tanuló barátokkal rendelkezik-e. A negyedik modell pedig interakciós tagként az osztály átlagos teljesítményével egészíti ki az előzőt. Ezen kontextuális hatás figyelembevételével arra a (2) kérdésre keresi a választ, hogy a kérdezett barátainak tanulmányi teljesítménye hogy jut érvényre a különböző teljesítményű osztályokban. A függő változót jelentő tanulói teljesítmény (T) a diákok matematika, nyelvtan, irodalom, történelem és első idegen nyelv tantárgyakból számított átlagával kerül mérésre. A családi háttér megfogására szolgáló változók közül a szülők iskolai végzettségét (I) a kérdezett apjának és anyjának iskolai végzettségéből számított folytonos változóval mérem. Ebben a blokkban szerepel továbbá egy objektív vagyoni helyzetet (V) mérő index, amely a család által birtokolt vagyontárgyakból került kialakításra; továbbá itt szerepel még a kérdezett neme (N) (ahol a lányok 1-gyel, a fiúk pedig 0-val vannak kódolva) és életkora (E). Az iskola hatását az intézmény képzéstípusa (K) testesíti meg, amely típusok közül a szakiskola és szakközépiskola kerül be a modellbe, a


49

gimnázium pedig a referenciakategória. Mint már szó volt róla, az érdeklődésünk középpontjában álló változó, amely a barátok teljesítményre gyakorolt hatását hivatott megragadni (B), a kérdezett által barátoknak jelölt osztálytársak tanulmányi átlagának osztályátlagtól vett különbségéből lett kialakítva. A kontextuális hatás (O*B) pedig az osztályátlag (O) és az előbbi változó (B) szorzataként áll össze. Ennek megfelelően a végső, negyedik modellben (1. táblázat) a tanulói teljesítmény a következő változók lineáris kombinációjakét áll össze: T = x0+ xi*I + xc*V + xd*N + xe*E + xf*K + xg*B + xh*O + xbo*B*O + v + w, ahol xo a konstant, v az egyéni szintű, w pedig a csoportszintű reziduumot jelöli.

Eredmények Az eredmények kiértékelését azzal kell kezdeni, hogy leszögezem: a dolgozat empirikus része nagyban kísérleti jellegű, egy nagy volumenű vizsgálat első lépése csupán. A kutatási kérdések kimunkálása és azok megválaszolása alaposabb kidolgozásra szorul, erről részletesebben szólok még a „Következtetések” rész keretein belül. Az eredményeket az 1. táblázat tartalmazza. Mint szó volt róla, az első modell a családi háttér tanulmányi teljesítményre gyakorolt hatását vizsgálja. A második modellbe az iskola hatása kerül bevonásra a képzéstípus formájában. A harmadik modell már tartalmazza az érdeklődésünk középpontjában álló magyarázó változót, a barátok tanulmányi átlagának osztályátlagtól vett különbségét. Az utolsó modellben pedig az osztályátlag segítségével mért kontextuális hatással finomodik az elemzés.

50

NÉRAY BÁLINT

Függő változó: Tanulmányi átlag

1. táblázat: A tanulói teljesítmény becslése 3. modell Barátok tanulmányi 1. modell 2. modell átlagának osztályCsaládi háttér Képzéstípus átlagtól vett különbsége OLS

Család hatása Szülők isk. végzettsége Vagyoni helyzet Életkor Nem (lány) Képzéstípus hatása Szakiskola Szakközépiskola Barátok tanulmányi átlagának osztályátlagtól vett különbsége Kontextuális hatás Osztályátlag Interakció Barátok tanulmányi átlagának osztályátlagtól vett különbsége * Osztályátlag Konstans N Csoportok száma R2 R2-between R2-within

OLS

Multi-level

0,865 ** 0,047 -0,071 ** -0,065 -0,196 * -0,074 0,314 ** 0,233

4. modell Kontextuális hatás Multi-level

* *

0,042 * -0,055 * -0,086 0,262 *

0,032 -0,051 -0,041 0,122

** **

-0,609 ** -0,550 **

0,159 0,068 0,567

-

-0,586 -0,698

-

0,138 **

-

-

-

-

-

-

-0,138

3,952

4,233

0,686

4,661 155

155

154

*

*

0,881 **

*

154

-

-

8

8

0,144 -

0,255 -

0,291 0,643 0,096

0,459 0,988 0,122

Az első modellben mind a négy magyarázó változó szignifikánsnak bizonyult. Meglepő lehet a vagyoni helyzethez tartozó negatív együttható, amely szerint az azonos életkorú, azonosan iskolázott szülőkkel rendelkező fiúk annál roszszabbul teljesítenek, minél jobb módú családból származnak. A jelenségre magyarázat lehet, hogy a jómódú szülőknek – alapvetően szegény településről lévén szó – meglehetősen sokat kell dolgozni az adott életszínvonal biztosításáért, és emellett nem marad idejük gyermekük tanulmányi előmenetelét


51

segíteni. Érdemes továbbá kitérni az életkor negatív hatására, amely az osztályban lévő túlkoros (bukott) diákok számával hozható összefüggésbe. Ezt követően az iskolatípus beléptetésével (2. modell) az egyéni és a családi tényezők vesztenek magyarázó erejükből, amiből arra következtethetünk, hogy ezen változók egy erős szelekciós mechanizmus segítségével az iskola típusán keresztül hatnak a teljesítményre. Méghozzá úgy, hogy (nem meglepő módon) a gimnáziumokban a szakiskolánál és a szakközépiskolánál is jobban teljesítenek. A harmadik modell segítségével választ adhatunk az első kutatási kérdésre. Az látszik ugyanis, hogy míg a korábban említett tendenciák nagyjából változatlanok maradnak, az egyén teljesítménye és barátai teljesítményének osztályátlagtól vett különbsége között szignifi kánsan pozitív összefüggés mutatkozik. Itt azonban két lehetséges értelmezés is kínálkozik, amelyeket nem tudunk szétválasztani egymástól. Longitudinális vizsgálat híján ugyanis nem tudunk választ adni a kérdésre, hogy a tapasztalt összefüggés menynyiben magyarázható azzal a ténnyel, hogy a barátok teljesítménye hatással van a kérdezett egyéni teljesítményére, és mennyiben köszönhető homofíliahatásnak, miszerint a diákok azonos teljesítményű osztálytársaikkal szeretnek barátkozni. Végezetül a második kutatási kérdésre válaszolva az látszik, hogy a negyedik modellben tapasztalt összefüggést szignifikánsan és negatívan befolyásolja az osztály átlagos teljesítménye. Ez egyrészt azt jelenti, hogy a jobb teljesítményű osztályokban kevésbé számít az egyén teljesítménye szempontjából, ha jól teljesítő barátokkal rendelkezik az átlagos diák, másrészt, hogy ezekben az osztályokban kevésbé érvényesül a fent leírt homofília-jelenség.

Következtetések Cikkemben elméletileg megalapozott módon amellett kívántam érvelni, hogy a tanulói teljesítmény vizsgálata során a klasszikus esetben szem előtt tartott egyéni, családi és intézményi tulajdonságok figyelembevételén kívül a diákok osztálytársaikkal kialakított kapcsolatainak figyelembevételére is szükség van. Sikerült kimutatni, hogy az egyének osztálytermi referenciacsoportját alkotó barátainak teljesítménye és az egyén teljesítménye között szignifikánsan po-

52

NÉRAY BÁLINT

zitív összefüggés mutatkozik. Továbbá azt is sikerült feltárni, hogy az összefüggés erőssége az osztály teljesítményének növekedésével csökken. Hangsúlyozni kell, hogy a megalkotott modell kísérleti jellegű, amely az érdeklődésem középpontjában álló kérdések első operacionalizálására és a továbblépési pontok kijelölésére szolgál. Nem teszi lehetővé a kapott eredmények megfelelő interpretálását. A Kutatóközpont jelenleg is folyó kutatása reményeim szerint biztosítja majd mindazokat a feltételeket, amelyek a kutatási kérdéseim pontosabb kiformálásához és precízebb megválaszolásához szükségesek. Gondolok itt elsősorban a megfelelő mennyiségű elemszámra, a megfelelő minőségű adatokra: egyéni és családi háttérváltozókra (etnikum, hátrányos helyzet), intézményi jellemzőkre (tanári adatok, iskola hozzáadott érték, költségvetés) stb. Ezenkívül a longitudinális adatfelvételnek köszönhetően lehetőség nyílik majd az idősoros elemzésre, amely segítségével szét lehet választani egymástól az elemzés eredményeként megszületett alternatív magyarázatokat.


53

Hivatkozások Anderman, E. M. – Maehr, M.L. (1994). Motivation and schooling in the middle grades. Review of Educational Research, 64, 287–309. Andorka R. – Simkus A. (1983). Az iskolai végzettség és a szülői család társadalmi helyzete. Statisztikai Szemle, 6, 592–611. Andor M. – Liskó I. (2000). Iskolaválasztás és mobilitás. Budapest: Iskolakultúra Kiadó. Bernstein, B. (1975). Nyelvi szocializáció és oktathatóság. In: Pap M. – Szépe Gy. (szerk.): Társadalom és nyelv. Budapest: Gondolat. Becker, G. S. (1993). Human Capital. Third Edition. Chicago: The University of Chicago Press. Berényi E. – Berkovits B. – Erőss G. (2008). Iskolarendszer és szabad választás. A jóindulatú szegregációról. In: Berényi E. – Berkovits B. – Erőss G. (szerk.): Iskolarend. Kiváltság és különbségtétel a közoktatásban. Budapest: Gondolat. Blau, P. M. – Duncan, O. D. (1967). The American Occupational Structure. New York: Wile. Magyarul: Róbert P. (szerk.) (1998): Társadalmi mobilitás. Hagyományos és új megközelítések. Szöveggyűjtemény. Budapest: Új Mandátum Könyvkiadó. Breen, R. – Jonsson, O. J. (2005). Inequality of Educational Opportunity in Comparative Perspective: Recent Research on Educational Attainment and Social Mobility. Annual Review of Sociology, 31, 223–243. Bukodi E. (2000). Szülői erőforrások és iskolai egyenlőtlenségek. In: Elekes Zs. – Spéder Zs. (szerk.): Törések és kötések a magyar társadalomban. Budapest: ARTT–Századvég, 13–27. Cameron, S. V. – Heckman, J. J. (1998). Life Cycle Schooling and Dynamic Selection Bias: Models and Evidence for Five Cohorts of American Males. The Journal of Political Economy, 106, 262–333. Coleman, J. S. (1961). The Adolescent Society: The Social Life of the Teenager and its Impact on Education. New York: Free Press of Glencoe. Coleman, J. S. (1988). Social capital in creation of human capital. American Journal of Sociology, 94, 95–121. Magyarul in: Lengyel Gy. – Szántó Z. (szerk.): Tőkefajták: A társadalmi és kulturális erőforrások szociológiája. Budapest: Aula, 11–43.

54

NÉRAY BÁLINT

Coleman, J. S. – Hoffer, T. – S. Kilgore (1982). High school achievement: public, catholic, and private schools compared. New York: Basic Books. Erikson, R. – Goldorpe, J. H. (1992). The Constant Flux: A Study of Class Mobility in Industrial Societies. Oxford: Clarendon. Erőss G. (2008). Mozaik Magyarország felfedezése, avagy az esetlegesség uralma. In: Berényi E. – Berkovits B. – Erőss G. (szerk.): Iskolarend. Kiváltság és különbségtétel a közoktatásban. Budapest: Gondolat. Fasang, A. E. – Mangino, W. – Brückner, H. (2010). Parental Social Capital and Educational Attainment. Working Paper 2010–11, Center for Research on Inequality and the Life Course: http://www.yale.edu/ciqle/CIQLEPAPERS/CIQLE_WP_2010_1.pdf Ferge Zs. (1972). A társadalmi struktúra és az iskolarendszer közötti néhány összefüggés. In: Csirikné Cz. E. (szerk.) (1985). Pedagógiai szociológia. Szeged: JATE. 288–322. Ganzeboom, H. B. G. – De Graaf, P. M. – Treiman, D. J. (1992). A Standard International Socio-economic Index of Occupational Status. Social Science Research, 21, 1–56. Gould, R. V. (2002). The Origins of Status Hierarchies: A Formal Theory and Empirical Test. The American Journal of Sociology, 107, 1143–1178. Hanushek, E. A. – Rivkin, S. G. (2003). Does public school competition effect teachers quality? In: Hoxby, C. (szerk.): The economics of school choice. Chicago–London: The University of Chicago Press. Havas G. – Kemény I. – Liskó I. (2002). Cigány gyerekek az általános iskolában. Oktatáskutató Intézet. Budapest: Új Mandátum. Havas G. – Liskó I. (2004). Szegregáció a roma tanulók általános iskolai oktatásában. Kutatási zárótanulmány. Budapest: OM. http://www.biztoskezdet.hu/uploads/attachments/havas_lisko_szegregacio_altalanos.pdf Heider, F. (1958). The psychology of interpersonal relations. New York: Wiley. Horn D. – Sinka E. (2006). A közoktatás minősége és eredményessége. In: Halász G. – Lannert J. (szerk.): Jelentés a magyar közoktatásról 2006. Budapest: OFI. http://www.ofi.hu/tudastar/jelentes-magyar/jelentes-magyar-090617-4 Kertesi G. (2005). A társadalom peremén. Romák a munkaerőpiacon és az iskolában. Budapest: Osiris. 369–370. Kertesi G. (2008). A közoktatási intézmények teljesítményének mérése-érté-


55

kelése, az iskolák elszámoltathatósága, In: Fazekas K. – Köllő J. – Varga J. (szerk.): Zöld könyv 2008 – A magyar közoktatás megújításáért. Budapest: Ecostat. Kertesi G. – Kézdi G. (2005). Általános iskolai szegregáció, I. rész. Okok és következmények. Közgazdaságtani szemle. LII, 04, 317–355.; II. rész. Okok és következmények. Közgazdaságtani szemle. LII, 04, 362–379. Kerckhoff, A. C. (1995). Institutional Arrangements and Stratification Processes in Industrial Societies. Annual Review of Sociology, 21, 323–347. Ladányi J. – Csanád G. (1983). Szelekció az általános iskolában. Budapest: Magvető. Leenders, R. (2002). Modeling social influence through network autocorrelation: constructing the weight matrix. Social Networks, 24, 21–47. Morgan, S. L. – A. B. Sorensen (1999). Parental Network, Social Closure, and Mathematics Learning: A Test of Coleman’s Social Capital Explanation of School Effects. American Sociological Review, 64, 661–681. Rivkin, S. G. – Hanushek, E. A. – Kain, J. F. (2002). Teachers, school and academic achievement. Econometrica, 73, 2, 417–458. Róbert P. (1991). Egyenlőtlen esélyek az iskolai képzésben. Az iskolázottsági esélyek változása az 1980-as évek végéig. Szociológiai Szemle, 1, 59–84. Róbert P. (2000). Bővülő felsőoktatás – ki jut be? Educatio, 1, 79–94. Róbert P. (2004). Iskolai teljesítmény és társadalmi háttér nemzetközi összehasonlításban. In: Társadalmi Riport 2004. TÁRKI, Gyomai Kner Nyomda Rt. Sanders, W. L. – Rivers, J. C. (1996). Commulative and residual effects of teachers on future student academic achievement. Research Progress Report. University of Tenesse Value-Added Research and Assessment Centrer, Knoxville. http://www.mccsc.edu/~curriculum/cumulative%20and%20residual%20 effects%20of%20teachers.pdf Schneider, B. – Coleman, J. S. (1983). Parents, their children and school. Westwiew Press, Inc. Boulder. Schultz, T. (1961). Investment in human capital. American Economic Review, 51, 1–17. Shavit, Y. – Blossfeld, H. P. (1993). Persistent inequality. Changing educational attainment in thirteen countries. Westview Press, Inc. Boulder. Wasserman, S. – Faust, K. (1994). Structural balance and transitivity. In:

56

NÉRAY BÁLINT

Wasserman, S. – Faust, K. (eds.): Social network analysis methods and applications. Cambridge: Cambridge University Press. 220–248. Willis, P. E. (1977). Learning to Labour: How Working Class Kids Get Working Class Jobs. UK: Saxon House. Magyarul: Willis, P. E. (2000). A skacok. Iskolai ellenkultúra, munkáskultúra. Budapest: Új Mandátum. Wright, S. P. – Horn, S. P. – Sanders, W. L. (1997). Teacher and classroom context effect on student achievement: implications for teacher evaluation. Journal of Personal Evaluation in Education, 11, 57–67.

Makovi Kinga

A iskolai teljesítmény analitikus modellje ABSZTRAKT A társadalomtudományokban a szimulációs eszközök használata olyan vizsgálatokat tesz lehetővé, melyekre kísérleti módszerek kevéssé alkalmasak. Az elemző által készített és kalibrált modell, ha jól leírja a valóságot, vagy legalábbis az érdeklődés fókuszában álló jelenséget jól közelíti, lehetőséget ad elméleti várakozások tesztelésére. A modellépítés művészete a modell feltételrendszerében rejlik, ugyanis a feltételek kijelölnek bizonyos mechanizmusokat, melyek a való életben is működhetnek. Ebben az írásban egyszerű feltevésekből indulok ki, melyek alapján egy formális modellt állítok fel, hogy egy komplex jelenséget: a diákok iskolai teljesítményét és baráti kapcsolataik dinamikáját megértsem.

1. A modell alapkoncepciója A következőkben a diákok iskolai teljesítményét és kapcsolati struktúráját középpontba állító modellt mutatok be. Megközelítésem klasszikus közgazdaságtani abban az értelemben, hogy a diákokat racionálisnak, vagyis hasznosságmaximalizáló ágensnek tekintem. A javasolt hasznossági függvények figyelembe veszik a diákok közötti baráti kapcsolatok hasznát, költségét és interakciós hatásokat is a kapcsolatok és a teljesítmény között. A kapcsolatok hasznának figyelembevétele azért lényeges, mert rámutat arra, hogy az egyének cselekedetei hogyan függhetnek egy viszonylag zárt közösség kapcsolathálójában elfoglalt pozíciótól. A barátságok formálódását a legegyszerűbb mechanizmust feltételezve modellezem: olyan keretet választok, melyben a hasonlók között gyakrabban jönnek létre barátságok (homofília), ha más tényezők kereszthatását nem vizsgálom. A kidolgozott modell a következő fontos tényezőket, valamint az ezek közötti kereszthatásokat veszi figyelembe a diákok teljesítményének és kapcsolati struktúrájának vizsgálata során:

58 ■ ■ ■ ■ ■ ■

MAKOVI KINGA

a tanulásra fordított erőfeszítés, a tanulás várható haszna, a tanár osztályozási stratégiája, a barátságokért vállalt áldozatok, a barátságok haszna, az osztályközösség hatása.

E fontos hatások figyelembevétele mellett a modell elhanyagol számos egyéb tényezőt, ami az irodalom alapján ugyancsak jelentősnek bizonyult a baráti kapcsolatok kialakulása tekintetében. Ilyen többek között a diákok neme, etnikai hovatartozása, dohányzási szokásai és a kisebb csínytevések elkövetésére való hajlama (Urberg et al., 1997; Donohew et al., 1999; Alexander et al., 2001; Miller et al., 2001; Dana, 2002; Smith et al., 2008). A diákok teljesítményét baráti kapcsolataikon felül erősen befolyásolják képességeik és családi hátterük is, melyek jelen esetben hasonlóan nem szerepelnek a modellben. A modell egy egyszerű játékelméleti keret: egy ismételt játék. A játékra igaz, hogy a hasznossági függvények és az egyéb paraméterek mindenki számára ismertek, és mindenki tisztában van azzal, hogy erről mindenki tud, vagyis a kifizetőfüggvények és paraméterek a játékosok köztudott tudása. A diákok preferenciáikat tekintve homogének: profitfüggvényeik azonosak. A tanár viselkedése kívülről adott és időben változatlan. Összegezve, a modell csak korlátozottan írja le a diákok valós viselkedését, így az eredmények és a belőlük levonható következtetések ennek tudatában értelmezendők. Ugyanakkor az egyszerűsítések ésszerűek, és lehetőséget biztosítanak arra, hogy egy „vegytiszta” környezetben a teljesítmény és a barátságok kapcsolata vizsgálhatóvá váljon.

1.1. Erőfeszítés és teljesítmény

A diákok dönthetnek arról, hogy készülnek-e a következő dolgozatra, vagy sem, más szóval dönthetnek arról, hogy tesznek-e erőfeszítést a tananyag elsajátításáért, vagy sem. Ha a dolgozat tökéletes mérőeszköze lenne a diákok tudásának, akkor pontosan azok a diákok kapnának jó osztályzatot, akik megfelelő erőfeszítést tettek a tananyag elsajátításáért. Ezzel szemben a dolgozaton nyújtott teljesítmény és ennek következtében az osztályzat nem tö-

A iskolai teljesítmény analitikus modellje

59

kéletes eszköz az erőfeszítés mérésére, mint ahogy ez a való életben is így van. Így előfordulhat, hogy jól felkészült diákok nem érnek el kiváló eredményt, és fordítva, olyan diákok kapnak jó jegyet, akik hanyagul készültek. A valóságban ezenfelül az osztályzat és tanári értékelés szerepe nem korlátozódik az erőfeszítés mérésére (Csapó, 2002), de ezek a funkciók itt nem épülnek be a modellbe. A diákok „jutalmának” egy része tehát a dolgozaton elért teljesítmény alapján határozható meg. Két esetet vizsgáltam: ■ Determinisztikus – az erőfeszítés és a teljesítmény között nem tehető különbség, vagyis a dolgozat és az osztályzatok tökéletesen tükrözik a befektetett energiát. Ekkor a diákoknak elegendő (ha csak a tanulást és az abból származó hasznot vennék figyelembe) azt mérlegelni, hogy az erőfeszítés mekkora haszonnal jár, és minden olyan esetben tanulni, amikor a jó jegyekkel járó elismerés haszna meghaladja a tanulás költségét. ■ Sztochasztikus – a diákok várható hasznukat mérlegelik, amikor a dolgozatra készülés és a lustálkodás között döntenek.

1.2. Baráti kapcsolatok

A barátságok közös döntés alapján születnek, de nem feltétlenül szimmetrikusak. A kapcsolatháló fejlődését leíró modellek javarészt a kapcsolat felajánlása vagy fel nem ajánlása között tesznek különbséget, és csak akkor jönnek létre barátságok, ha mindkét fél a barátság felajánlása mellett dönt (Myerson, 1977). Más modellek a kapcsolatok kialakulását úgy kezelik, hogy minden játékos szétoszthatja barátkozásra szánt erőforrásait az összes többi játékos között. Ezek utóbbiak általában a tudományos együttműködési hálózatok fejlődését ragadják meg (Jackson et al., 1996), ahol nem barátságokra fordított erőforrásokat (időt, odafigyelést stb.), hanem a tudományos kooperációra szánható időt osztják fel a szereplők. Világos, hogy ha közös felajánlás során kialakuló barátságokat feltételezek, elhanyagolom a barátságok aszimmetrikus voltát. A barátságok közötti időfelosztás azonban túl bonyolulttá tenné a modellt abban az esetben, ha a kapcsolati struktúra változását együtt szeretném vizsgálni más tényezőkkel,

60

MAKOVI KINGA

jelen esetben az iskolai teljesítménnyel. A barátságok modellezésére így egy középutat választottam: a diákok arról dönthetnek, hogy egy adott barátságért mennyit hajlandóak tenni, más szóval mennyi költséget vállalnak, de döntésüket egy véges halmazból választják: ■ nem hajlandóak erőfeszítést tenni adott diáktársuk rokonszenvéért, ■ megfelezik a barátság költségét adott diáktársukkal, vagy ■ „mindent megtesznek” egy adott barátság kialakítása érdekében. Tekintettel arra, hogy a hasonló jellemzően a hasonlóakkal barátkozik, a barátságok haszna attól is függ, hogy a barátságot kötők teljesítménye egyezik-e.

1.3. Interakciós hatások

Az erőfeszítésen és a barátságokon kívül két további fontos elemet építettem be a hasznosságfüggvénybe, amelyek lehetőséget adnak a valóság pontosabb közelítésére: a peer-hatás5 és a jól teljesítő osztályközösség pozitív hatása. Ismert jelenség az oktatáskutatás irodalmában, hogy azok a diákok, akiknek jótanuló barátaik vannak, hasonló képességű társaikhoz képest jobban teljesítenek. E jelenségnek elsősorban az a magyarázata, hogy a jól teljesítő, sokat tanuló diákok barátai nagyobb eséllyel kapnak segítséget a tanulásban társaiktól, a közös tanulás pedig motiválólag hat (Hartup, 1996). A diákok hasznosságfüggvényében a peer-hatás a barátok teljesítményének növekvő függvénye. A közvetlen baráti kapcsolatokból származó hasznon kívül pozitív hatása van a közösség magas átlagteljesítményének az egyes diákok teljesítményére, így továbbtanulási lehetőségeire is (Winston, 1999). Ez felfogható úgy is, mint egy közjószág: az osztályban tanuló diákok java részének erőfeszítést kell tennie annak érdekében, hogy a közjószág megvalósuljon, de az ebből eredő hasznot minden diák kivétel nélkül és azonos mértékben élvezi. Jelen írás a „közjószág-hatásra” vonatkozó eredményeket nem mutatja be részletesen, melyek azonban megtalálhatók diplomamunkámban (Makovi, 2010). 5

Angolul peer-effect, azaz az osztálytársak vagy kortársak hatását jelenti. Magyar fordításban szokták társas kontrollnak is nevezni, leginkább a kollektív cselekvéssel foglalkozó írásokban, azonban e terminus használata jelen esetben félrevezető lehet.


61

1.4. A véletlen szerepe

Ahogy az korábban említésre került, a diákok teljesítménye nem azonos az erőfeszítésükkel: a dolgozatra adott osztályzat nem tökéletes mérőeszköze az erőfeszítésnek. Ez a munkacsoportokat és azok teljesítményét megragadó közgazdasági modellekben gyakori elem (Heckathorn, 1996), de az ágensalapú modellek is hasonló feltevéseket használnak (Flache et al., 1996; 2002). Ha a dolgozat túl nehéz, akkor nagy az esélye annak, hogy még a jól felkészültek is rosszul teljesítenek, de ha a dolgozat könnyű, a lusta diákok is teljesíthetnek jól. A könnyű dolgozat továbbá csökkentheti a jó jegyek értékét, míg a nehéz dolgozat növelheti. A „véletlen” ezeket a valószínűségeket ragadja meg a modellben.

1.5. A tanár

A tanár megválaszthatja a dolgozatok nehézségét és osztályozási stratégiáját. Döntése azokat a valószínűségeket befolyásolja, amelyek meghatározzák, hogy milyen eséllyel lehet készülés nélkül is jó jegyet szerezni, illetve mekkora az esélye annak, hogy készülés esetén is rosszul sikerül a dolgozat. A tanárnak az a célja, hogy minél több diák tanuljon, és lehetőleg minél színvonalasabb dolgozatokon érjen el jó eredményt, így a modellalkotás során ez alapján határoztam meg a tanár hasznosságfüggvényét.

2. Formális matematikai modell Egy nem-kooperatív stratégiai játék megadható a játékosok halmazával, a játékosok stratégiahalmazaival és preferenciáival vagy kifizetőfüggvényeivel. A játék n szereplős: n diák játszik. Minden diák minden periódusban dönthet az erőfeszítéséről, vagyis arról, hogy mekkora energiát fektet a tanulásba, és a baráti kapcsolatairól. Így a diákok stratégiái egy (n + 1)-hosszú vektorral írhatók le, amelynek első eleme az erőfeszítésdöntésre, többi eleme pedig a kapcsolatokra vonatkozik. Az iedik diák döntési vektorának i + 1-edik eleme rögzített, oly módon, hogy a diák saját magával való barátsága tiltott.

62

MAKOVI KINGA

2.1. A diákok erőfeszítés- és kapcsolati döntése

Az egyszerűség kedvéért az erőfeszítés-döntés bináris: magas vagy alacsony. t A továbbiakban θ i jelöli az i-edik diák erőfeszítését a t-edik időpontban, ahol t θ i {0,1}. Továbbá minden diák minden periódusban dönthet baráti kapcsolatairól, vagyis arról, hogy egy barátság költségét milyen mértékben vállalná. A továbbiakban ω ti j jelöli az i-edik diák vállalását a j-edik diákkal való t baráti kapcsolatában a t-edik időpontban, ω i j {0, 12 ,1}: 0 akkor, ha a diák nem vállal részt a barátságból, 12 akkor, ha a barátság költségeinek megosztása mellett dönt, és 1 akkor, ha a barátság teljes költségét vállalja.

2.1.1. Teljesítmény t

A teljesítményt θ i jelöli és determinisztikus esetben az erőfeszítéssel egyezik. Sztochasztikus esetben a teljesítmény a következő összefüggés alapján határozható meg: t

θi t θ i = {1 − t , θi t

P (1 − P)} t

Ahol P = θ i λ + (1−θ i )ε. Itt λ [0,1] annak a valószínűsége, hogy magas erőfeszítés esetén a diák jól teljesít, és ε [0,1] annak a valószínűsége, hogy egy lusta diák rosszul teljesít a dolgozaton. Tehát 1 – λ annak az esélye, hogy a diáknak nem volt szerencséje, a tanár éppen olyat kérdezett, amit nem nézett át. Hasonlóan, 1 – ε annak a valószínűsége, hogy a diáknak szerencséje volt, annak ellenére, hogy nem készült fel, jó dolgozatot írt (pl.: szerencsés kézzel töltötte ki a feleletválasztós tesztet).

2.1.2. Barátságok

A barátságokat x ijt jelöli, és xijt = x jit {0,1}, ami annyit tesz, hogy a barátságok szimmetrikusak, tehát ha az i-edik diák barátja a j-ediknek, akkor a j-edik is


63

barátja i-ediknek. A barátságok a barátságköltség-döntések alapján jönnek létre:

1, x ijt = {

ωijt + ωjit ≥ 1

0, egyébként

Fontos kiemelni, hogy bár a barátságok szimmetrikusak, a barátságokért tett erőfeszítések nem feltétlenül azok.

2.1.3. A diákok maximumfeladata t

Az i-edik diák hasznossági függvénye U i az eddig említett tényezők alapján: t

t

t

t

t

U i = C1 (θ i ) + C2 (ωit ) + B1 (θ i ) + B2 (x it , θ ) + B3 (x it , θ ), ahol ■ ωit = (ωi1t , ωi2t , ..., ωint ) ■ x it = (x, xit , ..., x int ) t

■ θ = (θ 1t , θ 2t , ..., θ nt ■ C1(.)megadja az erőfeszítés-költségét: negatív abban az esetben, ha a diák készült a dolgozatra, nulla akkor, ha nem; értékének relatív súlya c1. ■ C2(.)megadja a barátságokért vállalt költséget: negatív abban az esetben, ha a diák igyekezett kialakítani a barátságot, nulla egyébként; relatív súlya c2: n

c2 (ωit ) =

∑ω

t ij

j=1

■ B1(.)megadja az iskolai teljesítmény hasznát: pozitív tehát abban az esetben, ha a diák jól teljesített, nulla egyébként; értékének relatív súlya b1 ■ B2(.)megadja a barátságok hasznát: pozitív és növekvő a barátságok szá-

64

MAKOVI KINGA

mában, értékének relatív súlya b2. Minél több barátság valósul meg, annál nagyobb a barátságokból származó haszon, de a barátságokból származó haszon attól is függ, hogy a barátok teljesítménye egyezik-e. Egyezés esetén a barátság többet ér, és a q paraméter adja meg, hogy mennyivel (q > 0): t

t

t

q

B2(xit , θ ) = b2∑ nj=1 x ijt [2−(θ i −θ j )2] . ■ B3(.) megadja a peer-hatásból származó hasznot, vagyis azoknak a kapcsolatoknak a hasznát, amelyet a diák jól teljesítő társaival alakított ki saját teljesítményétől függetlenül; értékének relatív súlya b3: n t

t i

B3(x , θ ) = b3

∑θ x t j

t ij

j=1

Ha a játékot T perióduson keresztül játsszák, akkor az i-edik diák feladata az alábbi: T

∑U θ ,ω max t i

t ij

t i

t=1

2.2. A tanár osztályozási stratégiája

A tanárnak az a célja, hogy minél több diákja érjen el jó eredményeket minél színvonalasabb dolgozatokon. Tekintettel arra, hogy a diákok erőfeszítéseit közvetlenül nem tudja mérni – csak a dolgozatokat értékelheti, vagyis a diákok teljesítményéről van információja –, hasznosságfüggvényében a ténylegesen jól teljesítő diákok aránya szerepel. Ez a szám azonban függ attól, hogy a tanár milyen osztályozási stratégiát választ (a diákokat egymáshoz vagy egy előre rögzített pontozási sémához hasonlítja), és milyen nehéz dolgozatot írat. E két döntés a (λ, ε) valószínűségpárt határozza meg, vagyis azokat a valószínűségeket, hogy egy lusta, illetve egy szorgos diáknak mekkora eséllyel sikerül jól a dolgozat. A tanár döntése az egyszerűség kedvéért a továbbiakban egyetlen döntési változóra, β-ra redukálható, ami a dolgozat könnyűségét reprezentálja. A to-


65

vábbiakban β [0,1], ahol β = 0 a legnehezebb, β = 1 a legkönnyebb dolgozat. E változó segítségével adható meg, hogy mekkora eséllyel teljesít jól egy jól felkészült, illetve mekkora eséllyel teljesít jól egy rosszul felkészült diák: λ = κ1 + κ2 β ε = κ3 + κ4 β ahol a κi-k olyan konstansok, hogy a fenti egyenletek bal oldala reális valószínűség. A paramétereket célszerű továbbá olyannak választani, hogy nagy 1 – λ értékekhez kicsi ε tartozzon. Ez annyit tesz, hogy ha nehéz jól teljesíteni egy dolgozaton, vagyis a szorgalmas diákok közül is sokan nem érnek el jó teljesítményt, akkor igen kicsi az esélye annak, hogy lusta diákok jó eredményt érjenek el. Egy lehetséges paraméterkombináció a κ1 = 0,7, κ2 = 0,3, κ3 = 0 és κ4 = 0,6, amint azt az 1. ábra is szemlélteti. 1. ábra Erőfeszítés−teljesítmény kapcsolat 1 0.9 0.8 0.7

valószínűség

0.6

λ 1−λ ε 1−ε

0.5 0.4 0.3 0.2 0.1 0

0

0.2

0.4

β

0.6

0.8

1

A továbbiakban az α paraméter jelöli azt, hogy a tanár mennyire jószívű. Ha a tanár szigorú, akkor α magas, vagyis a tanárnak fontosabb, hogy a diákok nehéz dolgozatokon érjenek el jó eredményt, azaz jobban örül egy olyan osztálynak, ahol az átlagteljesítmény alacsonyabb, de ezt nehéz dolgozatokon érik el a tanulók. Ha jószívű, akkor α alacsony, vagyis a tanárnak fontosabb, hogy minél több diák jól teljesítsen, még akkor is, ha így a dolgozatok szín-

66

MAKOVI KINGA

vonala alacsonyabb. Fontos megjegyezni, hogy az α súly nem a tanár döntési változója, hanem tulajdonsága (típusa) a modellben. Az eddigiek alapján a tanár maximumfeladatában az átlagos teljesítmény pozitív súllyal, míg a dolgozat könnyűsége negatív súllyal szerepel, és α e két tényező relatív fontosságát jelzi: maxβ, ∑Tt =1(1−α)θ t + α(1−β) ahol θ t a diákok átlagos teljesítménye a t-edik periódusban.

3. Szimuláció A korábban felépített modellből levezethető analitikus eredmények korlátozottak, néhány érdekes megfigyelés megtalálható diplomamunkámban (2010). Az itt bemutatásra kerülő szimuláció az analitikus technikákkal szemben lehetőséget nyújt arra, hogy a kapcsolatháló formálódása és a diákok erőfeszítés-döntései az időben nyomon követhetők legyenek valósághű méretű osztályokban. A vizsgálat középpontjában az osztály átlagos teljesítménye, valamint a diákok tényleges erőfeszítése áll. Az elemzés fő szempontjai, hogy hogyan hatnak a teljesítmény és erőfeszítés alakulására a tanulás nettó haszna (Ξ), a homofilia mértéke, a peer-hatás és a hálózat sűrűsége determinisztikus, illetve sztochasztikus esetben. A szimulációban a korábban említett paraméterek beállítására mind lehetőség nyílik. A folyamatot sztochasztikus esetben a 2. ábra szemlélteti (a determinisztikus eset könnyen származtatható). A diákok rövidlátóak, az inicializálást követően minden periódusban a legjobb válaszukat adják az előző időszakban kialakult állapotra. A rövidlátás annyit tesz, hogy minden diák felteszi: az előző időszakban megvalósult teljesítményekkel és barátságköltség-felajánlásokkal szembesül majd a következőben, és várható hasznát maximalizálja. A diákok minden periódusban kiválasztják véletlenszerűen adott számú osztálytársukat, és felülvizsgálják kapcsolati döntésüket ezekben az esetekben. Erőfeszítésükön minden periódusban változtathatnak. Tekintettel arra, hogy a lehetséges kombinációk száma az újraértékelhető barátságok számában exponenciálisan nő, számítási kapacitás szempontjából nem lehetséges, hogy minden diák minden periódusban minden kapcsolatát felülvizsgálja. Követ-


67

kezésképpen a diákok kapcsolataiknak csak egy kis részét változtathatják, amelyet célszerű annál kisebbre választani, minél nagyobb az osztály. A bemutatott szimulációk során az újraértékelhető kapcsolatok száma a lehetséges kapcsolatok 10%-ában rögzített. Determinisztikus esetben a döntések végrehajtása a választott erőfeszítéshez tartozó teljesítményből és a felajánlott barátságköltségekből az új barátságháló kiszámítását jelenti. Sztochasztikus esetben azonban a megfelelő teljesítmény a választott erőfeszítéshez a β által maghatározott (λ, ε) pár segítségével határozódik meg az adott futásban, és az így megvalósuló teljesítményérték alapján számolható a diákok kifizetése. A döntések meghozásakor rendelkezésre áll minden diák számára saját hasznosságértéke, amelyet felhasználva dönt majd a következő periódusban. A szimuláció akkor áll le, amikor a kapcsolatháló (kvázi) stabilizálódik, vagyis a kapcsolatok legalább k perióduson keresztül nem változnak – k a vizsgált szimulációk során ötre rögzített. A folyamatábra ezt az S = 0 döntési kritériummal jelzi, ahol S jelöli a kapcsolatok mátrixának változását egyik időszakról a másikra. 2. ábra

68

MAKOVI KINGA

3.1. Determinisztikus eset

Alább öt különböző szcenárió kerül bemutatásra. Közös bennük, hogy 10 fős osztályok alakulását vizsgálják. Teljesül az is, hogy a szcenáriók ugyanolyan várható sűrűségű hálókból indulnak ki. Ezenfelül minden szcenárióban fennáll, hogy q = 0,07, ami annyit tesz, hogy b2 = 1 esetén 5%-kal, b2 = 1,5 esetén 15%-kal érnek többet az azonos teljesítményű diákok között létrejövő barátságok, mint azok, amelyek különböző teljesítményű diákokat kötnek össze. A szimulációkat megkülönböztető paraméterek a 1. táblázatban találhatók. Minden szcenárió 150 véletlenszerű kezdeti hálóból futott a stabil állapotig. 1. táblázat: A különböző szcenáriók paraméterei determinisztikus esetben Szcenárió I

Szcenárió II Szcenárió III Szcenárió IV Szcenárió V

Ξ

0

0

0

0,05

0

c2

-1,05

-1,55

-1,05

-1,05

-1,3

b2

1

1,5

1

1

1

b3

0

0

0,05

0

0

3.1.1. Az osztály átlagos teljesítménye

Az osztály teljesítmény szerinti összetétele a stabil hálóban a 3. ábrán látható a különböző szcenáriók esetén. A IV. szcenárió kivételével a tanulás nettó haszna zérus, tehát a teljesítmény alakulását kizárólag a barátságok dinamikája befolyásolja. Érdemes azonban megjegyezni, hogy a IV. szcenárió esetén a stabil hálóban minden diák tanul, annak ellenére, hogy a tanulás nettó haszna igen kicsi: 0,05. Elmondható, hogy a peer-hatás, amely a kapcsolatokon keresztül érvényesül, a második leghatékonyabb az osztály teljesítményének növelésében, hiszen a futtatások mintegy 80%-ában mindenki tanul a stabil hálózatban (3.c ábra). Igaz azonban az is, hogy a peer-hatás vagy szorgalmas, vagy lusta osztályközösségek kialakulásához segít hozzá. Ebben mutatkozik meg a peer-hatás kettős éle: tekintettel arra, hogy csak a jól teljesítő diákokkal kötött barátságokat értékeli fel, előfordul, hogy kezdetben sok rosszul teljesítő kezd barátkozni jól teljesítő osztálytársaival, akik a homofília hatására később a lazsálás mellett döntenek.


69

Érdekes eredmény, hogy a barátság hasznának és költségének egyidejű és azonos mértékű növelése is jól vagy rosszul teljesítő osztályközösséget eredményez (3.b ábra), de kiegyenlítettebb mértékben, mint a peer-hatás. A barátságok költségének növelésével kiegyensúlyozottabbá válik az osztály teljesítménye (3.e ábra), de ennek elsősorban az az oka, hogy egy-két diák izolálódik, akik a véletlen hatására váltogatják, hogy készülnek vagy sem a dolgozatra (emlékeztetőül: a tanulás nettó haszna zérus). 3.a ábra

0.4 0.35

relatív gyakoriság

0.3 0.25 0.2 0.15 0.1 0.05 0

0%

20%

40% 60% tanuló diákok aránya

80%

100%

3.b ábra Ξ=0

c2 = −1,55

b2 = 1,5

b3 = 0

0.5 0.45 0.4


0.35 0.3 0.25 0.2 0.15 0.1 0.05 0

0%

20%


80%

100%

MAKOVI KINGA

3. c ábra 0.7


0.6 0.5 0.4 0.3 0.2 0.1 0

0%

20%


80%

100%

3. d ábra Ξ = 0,05

c2 = −1,05

b2 = 1

b3 = 0

1 0.9 0.8 0.7 relatív gyakoriság

70

0.6 0.5 0.4 0.3 0.2 0.1 0

0%

20%


80%

100%


71

3. e ábra Ξ=0

c2 = −1,3

b2 = 1

b3 = 0

0.35

0.3


0.25

0.2

0.15

0.1

0.05

0

0%

20%


80%

100%

3.1.2. A kapcsolatháló sűrűsége

Az osztály sűrűség szerinti összetétele a stabil hálóban a 4. ábrán látható a különböző szcenáriók esetén. A háló sűrűségét a barátságok költsége és haszna, továbbá a peer-hatás mértéke befolyásolja a leginkább. A legsűrűbb hálókat akkor kapjuk, ha a peer-hatás nem zérus (4.c), továbbá ha igen sok hasonló teljesítményű diák van az osztályban, és magas a barátságok haszna. Az azonos teljesítményű diákoknak ugyanis érdemes megfelezni a barátságok költségét, és e költség illetve a barátság haszna közötti nagy különbség buzdítja a diákokat minél több barátkozásra. A legkevésbé sűrű háló az V. szcenárióban alakul ki – bár a sűrűség eloszlása jellegében igen hasonlít az I. szcenárióhoz. A IV. szcenárióban ugyan minden diák a magas erőfeszítés mellett dönt, ami indokolttá tenné a sűrűbb háló kialakulását, azonban a sűrű háló nem alakul ki, mivel a kapcsolatok gyorsabban stabilizálódnak, mint akár a peerhatással bővített esetben, akár abban az esetben, amikor mind a barátság költsége, mind haszna magas (vesd össze a 4.b, 4.c és 4.e ábrákat).

MAKOVI KINGA

4.a ábra Ξ=0

c2 = −1,05

b2 = 1

b3 = 0

0.4 0.35


0.3 0.25 0.2 0.15 0.1 0.05 0 0%

20%

40% 60% kialakult barátságok aránya

80%

100%

80%

100%

4. b ábra Ξ=0

c = −1,55 2

b = 1,5 2

b =0 3

0.7

0.6

0.5 relatív gyakoriság

72

0.4

0.3

0.2

0.1

0 0%

20%



4. c ábra 0.45 0.4


0.35 0.3 0.25 0.2 0.15 0.1 0.05 0 0%

20%


80%

100%

4. d ábra Ξ = 0,05

c2 = −1,05

b2 = 1

b3 = 0

0.45 0.4


0.35 0.3 0.25 0.2 0.15 0.1 0.05 0 0%

20%


80%

100%

73

74

MAKOVI KINGA

4.e ábra Ξ=0

c2 = −1,3

b2 = 1

b3 = 0

0.4 0.35


0.3 0.25 0.2 0.15 0.1 0.05 0 0%

20%


80%

100%

3.1.3. A jólét eloszlása az osztályban

A jólét, vagyis a hasznosságértékek eloszlása az osztályban különösen fontos kérdés, hiszen a diákok leginkább abban különbözhetnek, hogy a társas kapcsolatok hálójába mennyire beágyazottak, főként azokban az esetekben, amikor a tanulás nettó haszna éppen nulla. A barátságok nem egyenletesen oszlanak el a diákok között. Bár ez explicit módon nincs a modellbe építve, a barátsághálók a való életben is ilyenek. Ezenfelül a szimuláció alkalmas arra, hogy olyan nem várt jelenség, mint a klikkesedés, is megfigyelhető legyen, amely a homofília mechanizmusán keresztül alakul ki. Teljesül tehát, hogy hasonló teljesítményű diákok javarészt egymás között barátkoznak, és ritka a barátság a különböző teljesítményű csoportok között az állandósult állapotokban, de ez nem jelenti azt, hogy egy ilyen barátság ne lehetne stabil. A fentiek alapján nem meglepő, hogy a II. szcenárió esetén a legegyenlőtlenebb a jólét eloszlása, hiszen abban az esetben a legnagyobb az azonos teljesítményűek között létrejövő barátságok nettó haszna. Érdekes, hogy a IV. szcenárió és az I. szcenárió közötti különbséget nem a tanulás nettó hasznának változása okozza, hiszen a IV. szcenárióban minden diák tanul (lásd 3.d), így


75

minden diák megkapja a tanulás nettó hasznát és a különbségek képzésekor e nettó haszon kiesik. Ezenfelül e két esetben a hálózat sűrűsége sem különbözik. Az eddigiekből az következik tehát, hogy a teljesítmény szempontjából homogén osztályokban nagyobbak a hasznosságbeli különbségek, mint a heterogén osztályokban, ami meglepő eredmény.

3.2. Sztochasztikus eset

Sztochasztikus esetben a vizsgálat középpontjában az áll, hogy milyen hatással van a bizonytalanság bevezetése a tanulók teljesítményére és erőfeszítésdöntésére. A véletlen bevezetése egyezik a tanár bevezetésével. Az itt vizsgált négy szcenárióban közös, hogy 10 fős osztályok alakulását szemléltetik. Teljesül az is, hogy minden futás, így minden szcenárió pontosan ugyanabból a kezdeti hálóból indul ki, amit az indokol, hogy a háló fejlődése esetén kizárólag az erőfeszítés bizonytalanságából eredő mintázat legyen megfigyelhető, a különböző kezdeti hálók okozta zajjal szemben. Ezenfelül minden szcenárióban fennáll, hogy q = 0,0, ami annyit tesz, hogy az azonos teljesítményű diákok között létrejövő barátságok 5%-kal érnek többet, mint azok, amelyek különböző teljesítményű diákokat kötnek össze. A szimulációkat megkülönböztető paraméterek a 2. táblázatban találhatók. Fontos megjegyezni, hogy a determinisztikus esettel ellentétben itt nem a tanulás nettó haszna szerepel, hanem költség (c1) és haszon (c1) külön van feltüntetve, hiszen a tanulás költségét minden esetben meg kell fizetni, de haszna csak abban az esetben van, amikor a diák ténylegesen jól is teljesít. A különböző paraméter-beállítások minden vizsgált β értékre (ahol β léptéke 0,01 a [0,1]-en) tízszer kerültek kiértékelésre, így az ábrákon több mint 1000 futás eredményei láthatók szcenáriónként. 2. táblázat: A különböző szcenáriók paraméterei sztochasztikus esetben Szcenárió I

Szcenárió II

Szcenárió III

Szcenárió IV

c1

-0,5

-0,5

-0,5

-0,5

c2

-100

-1,5

-1,5

-1,5

b1

1

1

1

1

b2

0

1

1,5

1

b3

0

0

1

0,4

76

MAKOVI KINGA

A futások tízes csoportjai a dolgozat könnyűségében térnek el, a korábban megadott paraméterkombináció felhasználásával. Ezek a valószínűségek egyrészt reális valószínűség-értékek, másrészt teljesül rájuk az, hogy a diákok várható haszna függetlenül erőfeszítés-döntésüktől a dolgozat könnyűségében növekvő, ellenben magas erőfeszítés esetén a várható haszon lassabban nő, 2 mint alacsony erőfeszítés esetén. Jelen esetben β = 3 esetén egyezik a lustálkodás és a tanulás várható haszna, ami mellett egy jól felkészült diák 90%-os eséllyel ér el jó eredményt, egy rosszul felkészült pedig 40%-os eséllyel teljesít jól. A diákok várható hasznának alakulását a 6. ábra szemlélteti a dolgozat könnyűségének függvényében (c1= -0,5). 6. ábra Teljesítménybõl származó várható haszon 0.8 Várható haszon alacsony erõfeszítés esetén Várható haszon magas erõfeszítés esetén

0.7

várható haszon

0.6 0.5 0.4 0.3 0.2 0.1 0

0

0.2

0.4

β

0.6

0.8

1

3.2.1. Az osztály átlagos teljesítménye

A szimulátor működésének ellenőrzésére, továbbá egy érdekes eredmény bemutatása céljából az I. szcenárió azt az esetet tartalmazza, amikor a kapcsolathálót gyakorlatilag kikapcsoljuk a játékból (lásd a vonatkozó paramétereket), és a diákok egyedül tanulmányi eredményeik alapján jutalmazódnak. Nem meglepő, hogy ebben az esetben a diákok egészen addig a tanulás mellett döntenek, ameddig várható hasznuk nagyobb, mint abban az esetben,


77

2

ha lustálkodnak. A váltás magas és alacsony erőfeszítés között β = 3 esetén következik be, amikor a két várhatóhasznosság-görbe metszi egymást (6. ábra). A jól teljesítők aránya β függvényében analitikusan is megadható. Az elméleti értékek és a szimuláció eredményei a 7. ábrán láthatók. Az, hogy a szimuláció görbéje nem simul tökéletesen az analitikusan kapható görbére, a véletlennek köszönhető, és szemmel láthatóan nem tartalmaz szisztematikus torzítást. 7. ábra Jól teljesítõk aránya kapcsolatháló nélküli esetben 1 Elméleti Empirikus

0.9 0.8

jól teljestõk aránya

0.7 0.6 0.5 0.4 0.3 0.2 0.1 0

0

0.2

0.4

β

0.6

0.8

1

Az eddigi gondolatmenet érthetővé teszi a 8. ábrát, amin az erőfeszítést tevő és a ténylegesen tanuló diákok aránya látható az I. szcenárió esetén. Így levonható az a következtetés, hogy ha a tanár túl könnyű dolgozatot írat, akkor a diákok valóban elveszítik tanulás iránti lelkesedésüket, ami az osztály átlagteljesítményének drasztikus csökkenéséhez vezethet, mint az meg is történik 2 a β (3 , 1) tartományon. Tehát a tanárnak bizonyos esetekben érdemes a követelményeket növelni, amivel a diákokat az intuícióval ellentétben erőfeszítésre sarkalhatja.

78

MAKOVI KINGA

8. ábra Erõfeszítõk és jól teljesítõk kapcsolatháló nélkül 1 0.9 0.8 0.7

arány

0.6 0.5 0.4 0.3 0.2 0.1 0

Erõfeszítõk aránya Jól teljesítõk aránya 0

0.2

0.4

β

0.6

0.8

1

A II. szcenárióban az I. szcenárióhoz képest a diákok barátkozhatnak ésszerű költségeket és hasznokat feltételezve. Roppant meglepő, hogy maga a kapcsolatháló, pontosabban a háló sűrűsége, kohéziója oda vezet, hogy a teljesítménybeli visszaesést jelentősen enyhíti, és a diákok jóval több, mint felében megtartja a tanulás iránti lelkesedést azon a tartományon is, amikor várhatóan a tanulás önmagában kevésbé hasznos, mint a lustálkodás (9. ábra). 9. ábra Erõfeszítõk és jól teljesítõk gyenge kapcsolatháló esetén 1 0.9 0.8 0.7

arány

0.6 0.5 0.4 0.3 0.2 0.1 0


0.2

0.4

β

0.6

0.8

1


79

Ezzel párhuzamosan igaz az is, hogy azon a tartományon, ahol barátságháló nélküli esetben mindenki kivétel nélkül tanul, a barátságháló figyelembevételével nem fog: lesznek olyan diákok, akik a lustálkodás mellett döntenek és klikkbe szerveződnek vagy teljesen izolálódnak. Érdekes továbbá a diákok erőfeszítésének látványos visszaesése a β = 0,83 érték körül, amire egyelőre nincs elméleti magyarázat. A III. szcenárióban nagy szerepet kapnak a barátságok, és kifejezetten sűrű kapcsolatháló alakul ki, sok esetben minden kapcsolat létrejön (11.c ábra). A tanulni vágyók, így a jól teljesítők aránya nagymértékben csökken a korábbi esetekhez képest a β [0, 13 ] tartományon, és jelentősen megnő a tanulók arányának szórása. Ezen a tartományon a legbizonytalanabb az erőfeszítés eredménye, azaz itt a legnehezebb a dolgozat (10. ábra). 10. ábra Erõfeszítõk és jól teljesítõk erõs kapcsolatháló esetén 1 0.9 0.8 0.7

arány

0.6 0.5 0.4 0.3 0.2 0.1 0


0.2

0.4

β

0.6

0.8

1

A IV. szcenárió esetén a peer-hatás kerül fókuszba, de a peer-hatás bevonása nem hoz érdemben különböző eredményeket a II. szcenárióhoz képest (9. és 12. ábrák). A két szcenárió csak a peer-hatás mértékében tér el, és az erőfeszítés illetve a teljesítmény hasonló alakulásán felül az eredményül kapott háló sűrűségeloszlása is gyakorlatilag egyezik (11.b és 11(d). ábra). Látszólag sztochasztikus esetben tehát a peer-hatás elveszíti integráló jellegét.

MAKOVI KINGA

11. a ábra Magas barátságköltség 1 0.9 0.8


0.7 0.6 0.5 0.4 0.3 0.2 0.1 0 0%

20%


80%

100%

80%

100%

11. b ábra A barátkozás nem kifejezetten hasznos 0.35

0.3

0.25 relatív gyakoriság

80

0.2

0.15

0.1

0.05

0 0%

20%



11. c ábra A barátkozás kifejezetten hasznos 0.7

0.6


0.5

0.4

0.3

0.2

0.1

0 0%

20%


80%

100%

11. d ábra A barátkozás nem kifejezetten hasznos, peer−hatással kiegészítve 0.4 0.35


0.3 0.25 0.2 0.15 0.1 0.05 0 0%

20%


80%

100%

81

82

MAKOVI KINGA

12. ábra Eröfeszítök és jól teljesítök peer−hatás esetén 1 0.9 0.8 0.7

arány

0.6 0.5 0.4 0.3 0.2 0.1 0

Eröfeszítök aránya Jól teljesítök aránya 0

0.2

0.4

β

0.6

0.8

1

Irodalom Alexander, C., Piazza, M., Mekos, D., és Valente, T. (2001). Peers, schools, and adolescent cigarette smoking. Journal of Adolescent Health 29(1), 22–30. Csapó, B. (2002). Az iskolai tudás. Budapest: Osiris Kiadó. On-line változat: http://www.tankonyvtar.hu/pedagogia/iskolai-tudas-eloszo-080904-1. Dana, L.H. (2002). Friendship networks and delinquency: The relative nature of peer delinquency. Journal of Quantitative Criminology 8(2), 99–134. Donohew, R.L., Hoyle, R.H., Clayton, R.R., Skinner,W.F., Colon, S.E., és Rice, R.E. (1999). Sensation seeking and drug use by adolescents and their friends: Models for marijuana and alcohol. Journal of Studies on Alcohol 60, 622–631. Flache, A. és Macy, W.M. (1996). The weakness of strong ties: Collective action failure in a highly cohesive group. Journal of Mathematical Sociology 21(3), 3–28. Flache, A. ésMacy,W.M. (2002). The rational weakness of strong ties: Failure of group solidarity in a highly cohesive group of rational agents. Journal of Mathematical Sociology 26(3), 189–216.


83

Hartup, W.W. (1996). Cooperation, close relationships, and cognitive development. In The Company They Keep: Friendships in Childhood and Adolescence. Heckathorn, D.D. (1996). The dynamics and dilemmas of collective action. American Sociological Review 61, 250–277. Jackson, M.O. (2003). The stability and efficiency of economic and social networks. In Advances of Economic Design. Jackson, M.O. és Wolinsky, A. (1996). A strategic model of social and economic networks. Journal of Economic Theory 71(1), 44–74. Makovi, K.R. (2010). Osztályközösségek ágens-alapú modellezése – teljesítmény és kapcsolatháló játékelméleti megközelítésben. Master’s thesis, Budapesti Corvinus Egyetem. Miller, M., Smith-Lovin, L., és Cook, J.M. (2001). Birds of a feather: Homophily in social networks. Annual Review of Sociology, . Myerson, R.B. (1977). Graphs and cooperation in games. Mathematics and Operations Research 51, 225–229. Smith, K.P. és Christakis, N.A. (2008). Social networks and health. Annual Review of Sociology 34, 405–429. Urberg, K.A.,Degirmencioglu, S.M., és Pilgrim, C. (1997). Close friend and group influence on adolescent cigarette smoking and alcohol use. Developmental Psychology 33(5), 834–844. Winston, G.C. (1999). Subsidies, hierarchy and peers: The awkward economics of higher education. The Journal of Economic Perspectives 13(1), 13–36.

Melléklet: Leíró statisztikák

A RECENS Kelet-Magyarország Projektjének keretében egy kelet-magyarországi kisváros kilencedikes diákjai között végeztünk iskolai hálózatkutatást a 2009/2010-es tanévben. A felmérésben a város mindkét középiskolájának teljes kilencedik évfolyama részt vett, szám szerint 10 osztály (3 gimnáziumi, 4 szakközépiskolai és 3 szakiskolai). A kutatás egyik célja egy világszinten is ritkaságnak számító, részletes hálózati panel-adatbázis létrehozása volt. A diákoktól három időpontban gyűjtöttünk információt a tanév során: 2009 októberében, 2010 márciusában és májusában. A kérdőíves adatfelvételek során rákérdeztünk az osztálytársak egymáshoz fűződő viszonyaira (barátságokra, ellenszenvi viszonyokra, romantikus kapcsolatokra, közös iskolai vagy iskolán kívüli tevékenységekre), illetve egymásról alkotott vélekedéseire (pl. kit tartanak népszerűnek, okosnak, segítőkésznek, verekedősnek). A kapcsolat- és véleményhálókon túl az egyéni szintű háttérváltozók széles köréről informálódtunk: a családi háttérről, a tanulási és szabadidős szokásokról, tanulmányi eredményekről, a továbbtanulási tervekről, a személyiségről stb. A diákokkal felvett kérdőívek mellett az osztályfőnököktől és az igazgatóktól további értékes háttér-információkhoz jutottunk az az egyes osztályokat illetően. A kötetben szereplő négy tanulmány a kutatás során létrejött adatbázis első elemzéseit prezentálja. Az eredmények megértéséhez és értékeléséhez elengedhetetlennek tartottuk, hogy az Olvasó átfogó képet kaphasson azokról a diákközösségekről, amelyekben kutatásunkat végeztük. Ezért a legfontosabb – többségükben a tanulmányokban is szereplő – egyéni változók és hálózatok osztályonkénti leíró statisztikáit alább közöljük. Az adatleírás a három lekérdezési hullámból a másodikra koncentrál, mivel a kötetben szereplő tanulmányok is erre a keresztmetszetre támaszkodnak.

86


Válaszadási arányok

1. táblázat: Válaszadók száma és válaszadási arányok az egyes lekérdezési hullámokban 1. hullám

2. hullám

3. hullám

válaszadó diákok hiányzó diákok aktív diákok összesen

263 32 295

89,15% 10,85% 100,00%

247 44 291

84,88% 15,12% 100,00%

257 37 294

87,41% 12,59% 100,00%

aktív diákok magántanulók jogviszony nélküli diákok diákok összesen

295 7 3 305

96,72% 2,30% 0,98% 100,00%

291 7 7 305

95,41% 2,30% 2,30% 100,00%

294 7 4 305

96,39% 2,30% 1,31% 100,00%

2. táblázat: Válaszadási arányok osztályonként

1. iskola

2. iskola

Gimnázium 1 Gimnázium 2 Gimnázium 3 Szakközépiskola 1 Szakközépiskola 2 Szakközépiskola 3 Szakközépiskola 4 Szakiskola 1 Szakiskola 2 Szakiskola 3

1. hullám 2. hullám 3. hullám 100% 95% 100% 92% 92% 95% 92% 94% 89% 84% 91% 94% 87% 81% 81% 87% 78% 100% 86% 68% 77% 93% 69% 62% 83% 76% 71% 90% 96% 96%


87

Egyéni szintű háttérváltozók

3. táblázat: Osztálylétszámok, az osztályok nemi összetétele és tanulmányi átlaga

OsztályLétszám Gimnázium 1 Gimnázium 2 1. iskola Gimnázium 3 Szakközépiskola 1 Szakközépiskola 2 Szakközépiskola 3 Szakközépiskola 4 2. iskola Szakiskola 1 Szakiskola 2 Szakiskola 3 Teljes minta

21 36 34 35 32 32 22 26 25 28 291

Tanulmányi Lányok átlag aránya 48% 3,90 68% 3,94 56% 2,82 84% 2,12 28% 2,52 75% 2,63 100% 3,04 79% 3,00 0% 2,47 0% 2,70 54% 2,89

1. ábra: Az apák (nevelőapák) legmagasabb iskolai végzettségének megoszlása az egyes osztályokban

88


2. ábra: Az anyák (nevelőanyák) legmagasabb iskolai végzettségének megoszlása az egyes osztályokban

3. ábra: Az egyes eszközökkel rendelkező családok aránya az osztályokban – gimnázium


89

4. ábra: Az egyes eszközökkel rendelkező családok aránya az osztályokban – szakközépiskola

5. ábra: Az egyes eszközökkel rendelkező családok aránya az osztályokban – szakiskola

90


Kapcsolathálók

4. táblázat: A barátság- és népszerűség-hálózatok bejövő fokszám alapú mutatói

Gimnázium 1

Gimnázium 2 1. iskola Gimnázium 3

Szakközépiskola 1

Szakközépiskola 2

Szakközépiskola 3

Szakközépiskola 4 2. iskola Szakiskola 1

Szakiskola 2

Szakiskola 3

Átlag (sűrűség) Minimum Maximum Átlag (sűrűség) Minimum Maximum Átlag (sűrűség) Minimum Maximum Átlag (sűrűség) Minimum Maximum Átlag (sűrűség) Minimum Maximum Átlag (sűrűség) Minimum Maximum Átlag (sűrűség) Minimum Maximum Átlag (sűrűség) Minimum Maximum Átlag (sűrűség) Minimum Maximum Átlag (sűrűség) Minimum Maximum

Barátság Népszerűség 36,43% 25,95% 5,00% 5,00% 55,00% 80,00% 34,61% 15,69% 11,11% 0,00% 61,11% 50,00% 24,29% 11,71% 5,71% 0,00% 40,00% 55,56% 22,62% 8,97% 0,00% 0,00% 45,71% 45,71% 31,35% 5,04% 0,00% 0,00% 54,84% 29,03% 25,16% 6,02% 6,67% 0,00% 40,00% 33,33% 15,17% 3,17% 0,00% 0,00% 37,50% 16,67% 14,81% 1,99% 0,00% 0,00% 26,92% 76,90% 22,49% 5,95% 3,70% 0,00% 37,04% 25,93% 42,86% 4,89% 25,93% 0,00% 62,96% 14,82%

Széchenyi Füzetek XXI

Recommend Documents