PISA

Specyfika dyskursu prasowego na temat badań PISA w Niemczech (2001-2010)

Author: Inetta Nowosad
Institution: Uniwersytet Zielonogórski
ORCID: https://orcid.org/0000-0002-3739-7844
Author: Anna Borkowska
Institution: Mazowiecka Uczelnia Publiczna w Płocku
ORCID: https://orcid.org/0000-0002-1299-0107
Year of publication: 2021
Source: Show
Pages: 164-183
DOI Address: https://doi.org/10.15804/em.2021.02.09
PDF: em/15/em1509.pdf

W Niemczech słabe osiągnięcia niemieckich uczniów w badaniach PISA na tle rówieśników w innych krajach stały się zarzewiem intensywnie przebiegającej dyskusji, mocno podsycanej w mediach. Przestrzeń publiczna stała się swoistą platformą wymiany informacji na temat kondycji niemieckiej edukacji i dokonujących się zmian. Celem artykułu jest prezentacja głównych tematów dyskursu prasowego toczącego się na łamach prasy niemieckiej w pierwszej dekadzie (2001-2010) po opublikowaniu wyników badania PISA. W procesie badawczym wykorzystano metodę Krytycznej Analizy Dyskursu, która pozwala na przyjęcie założenia, że podejmowane przez media sprawy dotyczące oświaty z jednej strony stanowią odzwierciedlenie zainteresowania społeczeństwa edukacją, z drugiej - mogą prowadzić do pogłębionego przyglądania się wskazywanym zjawiskom i decyzji o podjęciu określonego, oddolnego działania (teoria użytkowania i korzyści, teoria przeciwstawnego dekodowania). Analizie poddano artykuły prasowe z dzienników i czasopism o zasięgu ogólnokrajowym oraz wybranych krajów związkowych (ze względu na wysokie lub niskie osiągnięcia ich uczniów) z uwzględnieniem odmiennych opcji politycznych.

Inequalities in Albanian Education: Evidence from Large-Scale Assessment Studies

Author: Arjan Shahini
Institution: Martin Luther Universität Halle-Wittenberg
ORCID: https://orcid.org/0000-0003-2458-4664
Year of publication: 2021
Source: Show
Pages: 40-70
DOI Address: https://doi.org/10.15804/kie.2021.04.03
PDF: kie/134/kie13403.pdf

The study analyzes student, school and district level inequalities of Albanian education system as evidenced in two large-scale assessments. Two main datasets were used for this study, PISA 2018 and the Albanian State Matura Exam 2017. Due to the limited availability of data, the study could only consider a small number of dependent variables at the individual, school, and district level. Utilizing a multilevel analysis, the study observes considerable differences among schools and districts in all three PISA domains and the State Matura Exam. The results were inconclusive regarding shortages of resources at the school and district level. Staff shortage was associated with academic performance in the PISA 2018 dataset, but no statistical association could be identified with the lack of school resources. The analysis of the district financial resources did not show any significant relationship between spending and school performance in the Albanian State Matura Exam. Gender disparities were present in both datasets. Socioeconomic factors, which were measured only in the PISA dataset, had an effect on the student’ achievement.

PISA Science Score: A Good Indicator of Competence in S & T?

Author: Wei-Zhao Shi
Institution: University of Science and Technology Liaoning, Anshan, China
Year of publication: 2013
Source: Show
Pages: 51-59
DOI Address: https://doi.org/10.15804/tner.13.31.1.04
PDF: tner/201301/tner3104.pdf

In this study, the data from the Programme for International Student Assessment (PISA) are used to investigate whether the PISA science test score is a good indicator of competence in science and technology. The researcher uses a number of scientific and technical journal articles per million people as a measure instrument to represent the competence of science and technology. A regression model analysis suggests that the PISA science scores would significantly predict competence in S & T, even when controlling the number of researchers in R&D per million people and the R&D expenditure (% of GDP). Moreover, it shows that R&D expenditure (% of GDP) is another important determinant of the competence in S & T. Multicollinearity is also found between the R&D expenditure (% of GDP) and the number of researchers in R&D per million people. The policy implication is clear.

Message to:

 

 

© 2017 Adam Marszałek Publishing House. All rights reserved.

Projekt i wykonanie Pollyart