Metodika pro využití nástrojů PAQ Research pro informovanost, plánování či advokaci
Metodika je průvodcem datovými nástroji PAQ Research, které využijete pro informovanost, strategické plánování nebo advokaci důležitých témat.
Dokument vznikl za podpory nadace Porticus.
Mapavzdelavani.cz jako rozcestník nástrojů
Datové nástroje PAQ Research: kde je najít a jak s nimi pracovat
Rozcestníkem datových nástrojů PAQ Research je web Mapavzdelavani.cz. Zde se nachází níže uvedené nástroje. Některé z nich si dále podrobněji popíšeme.
Nástroje na webu Mapavzdelavani.cz:
- Příběhy vzdělávacího ne/úspěchu – Stránka nabízí nejzásadnější ukazatele v oblasti vzdělávání a provádí uživatele různými důvody, proč se mezi regiony tvoří vzdělávací nerovnosti a co může způsobovat vzdělávací neúspěch na daném území.
- DataPAQ – Prohlížečka zpřístupňující data veřejnosti v jednoduchém nástroji. Lze vybírat ze stovek ukazatelů roztříděných do různých oblastí (sociální témata, vzdělávací témata, demografie apod.). Výhodou je přehledná vizualizace do map či grafů a jejich následné použití bez nutnosti dalších úprav.
- Blog – Publikované výzkumy a články.
- Analytické zprávy pro mikroregiony (Reporty) – Dokumenty obsahující koncentrovaný datový přehled o všech 206 obcích s rozšířenou působností. Na více než 50 klíčových ukazatelích lze pozorovat slabá a silná místa ve vzdělávání a sociálních podmínkách. Výsledky se porovnávají s mikroregiony s podobnou sociální strukturou a na základě toho lze plánovat realistické cíle, kam se může ORP posouvat.
- Desegregace – Web s přehledem nevýhod odděleného vzdělávání romských a dalších vyloučených dětí včetně 45 opatření, jak tento problém řešit.
- Dobrá praxe – Katalog ilustrativních příkladů, jak lze zvyšovat vzdělávací úspěch dětí, kvalitu vzdělávání nebo mezioborovou spolupráci. Obsahuje kategorie: stabilní bydlení; dostupné a kvalitní předškolní vzdělávání; spolupráce škol a dalších služeb; školní poradenství pro všechny děti; kvalitní vzdělávání na školách; podpora od zřizovatelů; efektivní správa škol.
DataPAQ - podrobný pohled
Webová aplikace DataPAQ vám umožní procházet data, která mohou být obtížně dostupná ve výkazech či tabulkách různých institucí. Základní ovládání popisujeme na obrázku níže:
Ukazatele
Ukazatele lze procházet podle kategorií (Vzdělávání, Sociální podmínky, Demografická a ekon. struktura…) nebo použít vyhledávání. Vyhledávání není citlivé na přesnost slov, proto například pro vyhledání dat o odkladech školní docházky stačí zadat „odkl” a začne se zobrazovat výběr ukazatelů. Vyhledávání zohledňuje i některé zkratky, jako například SVP nebo ČŠI.
Filtr území
Zobrazovaná data nemusíte chtít vždy vidět za všechna území ČR. Funkce filtru umožňuje filtrovat od nejmenší jednotky ORP až po kraje. Základem pro úspěšné filtrování je sledovat jaké území máte zaškrtnutá/odškrtnutá a resetovat výběry možnostmi zaškrtnout vše nebo odškrtnout vše.
Složitější možností filtrování je filtrování podle kategorického ukazatele. Tento způsob mám umožní třídit například ORP podle úrovně vzdělávací neúspěšnosti nebo destabilizující chudoby.
Možnosti zobrazení
Vizualizace je pro data důležitá ze dvou důvodů. První z nich je, aby se vám data dobře procházela a druhý z nich je podobný, aby bylo pro čtenáře zobrazení srozumitelné a přehledné. Níže uvádíme seznam zobrazení a doporučení pro jejich užití:
- Mapa – vhodná pro zobrazení kontextu celé ČR nebo pro zdůraznění polohy území (pohraničí, centrum kraje).
- Tabulka – ideální možnost pro přehledné zobrazení údajů bez potřeby jakéhokoliv grafu, vhodné pro zobrazení většího množství ukazatelů najednou.
- Pruhový graf – střední cesta mezi přehledností a zároveň zdůrazněním vysokých a nízkých hodnot.
- Liniový graf – volba pro zobrazení vývoje trendů v čase. Větší množství ukazatelů v grafu znesnadňuje čitelnost. Doporučujeme použít filtr.
- Korelační graf – umožňuje zkoumat vztah dvou ukazatelů. Čím větší je koeficient determinace (R²), tím větší je mezi ukazateli souvislost. Pozor, neplatí nutně, že X způsobuje Y.
Další důležité funkce: řazení dat, úprava názvu výstupu, stahování a sdílení
Řazení dat je možné při zobrazení dat v tabulce či pruhovém grafu. Kliknutím na tučný nápis ukazatele lze seřadit pořadí dat vzestupně či sestupně (řazení ORP podle abecedy umožňuje pouze tabulka).
Úpravu názvu výstupu můžete udělat po kliknutí na velký černý nápis nad vizualizací. Kliknutím na Uložit titulek se volba uloží. Pozor, po změně ukazatelů se nadpis vrátí do původní podoby.
Pro stahování a sdílení výstupů použijte nabídku v pravém horním rohu. První volba Stáhnout data stáhne zobrazená data ve formátu Excel nebo CSV. Volba Stáhnout jako obrázek nabízí stažení výstupu ve dvou různých rozlišeních. Možnost Sdílet vygeneruje kód pro vložení na webové stránky. Jednoduché sdílení nabízí také zkopírování a sdílení webové adresy vašeho aktuálního zobrazení. Ukládají se do něj vybrané ukazatele, jejich filtrování i další úpravy.
Na DataPAQ PAQ Research spolupracuje s Partnerstvím pro vzdělávání 2030+ a s Českou školní inspekcí. Na webu naleznete data z ČŠI, MŠMT, ČSÚ a dalších zdrojů, které se podařilo spojit na jednom místě pro snazší analýzy kohokoli se zájmem o ně. Více si můžete přečíst v části O projektu.
Analytické zprávy pro mikroregiony (Reporty)
Pro každé z 206 ORP České republiky jsme připravili souhrn dat, který zobrazuje detailnější pohled na slabá a silná místa ve vzdělávání a sociálních podmínkách v mikroregionu. Otevření dokumentu s cca 80 stranami textu může člověka zahltit, proto je důležité, jak dokument čtete a co v něm hledáte.
První stránky nabízí shrnutí zásadních informací. Dozvíte se zde aktuální hodnoty ukazatelů vzdělávací neúspěšnosti, výsledků testování, destabilizující chudoby a socioekonomického znevýhodnění. Následuje přehled klíčových doporučení, které často odkazují na dobrou ve příslušných oblastech
Poslední důležitou částí před detailními statistikami je přehled pojmů (definic), který obsahuje popis skupiny Sociálně podobná ORP – Jedná se o dvacet ORP s nejpodobnější sociální situací (deset s o něco lepší a deset s o něco horší). Podobnost (sociální situaci) určujeme na základě destabilizující chudoby a socioekonomického znevýhodnění. Srovnáváme tedy hodnotu v ORP s hodnotami v 20 ORP s podobnou sociální situací a tedy skutečně srovnatelné regiony – nikoliv např. Bílinu v Ústeckém kraji a Říčany ve Středočeském kraji.
Zbytek reportu lze projít podle potřeby a orientovat se úvodním obsahem kapitol. Doporučení na závěr analytické zprávy shrnují všechny pozitivní kroky, které se nevešly na úvodní stránku za souhrn dat. Reporty vám rádi přiblížíme na prezenčních seminářích.
Jak nástroje využít
Využití dat má vždy mnoho možností. V případě sledování dat o vzdělávání či sociální situaci se zaměříme na tři nejčastější cesty, s kterými se setkáváme. Jedná se o:
- Datová informovanost o dané oblasti či území,
- tvorba cílů, strategií, koncepcí, programů – data jako zpětná vazba o úspěchu aktivit,
- advokace aneb prosazování a přibližování důležitých témat.
Datová informovanost o dané oblasti či území
Datová informovanost je zásadní pro všechny druhy aktérů, ať už se jedná o školy, vedoucí Místních akčních plánů nebo úředníky na obecních nebo krajských úřadech. Stejně tak informovanost využijí neziskové organizace nebo jiné subjekty působící ve vzdělávání a soc. službách.
Z nástrojů PAQ nabízí nejvíce strukturované informace o datech Analytické zprávy pro ORP a Příběhy vzdělávacího neúspěchu. Oba nástroje vám ukáží základní statistiky, které můžete poté sami rozšiřovat pomocí DataPAQ.
Příklady použití u různých aktérů
Úředníci odboru školství v krajích nebo vedoucí Místních akčních plánů často tvoří koncepční a strategické dokumenty udávající směr vzdělávání na jejich území. Pomocí analytických zpráv dostanou přehled o všech zásadních ukazatelích, které ovlivňují vzdělávací úspěch dětí, ať už se jedná o podíly školních psychologů, docházku dětí do mateřských a základních škol nebo investice do školství ze stran obcí.
Příklad: Zřizovatelé a ředitelé v ORP Vrchlabí si mohou všímat rostoucího podílu nekvalifikované výuky a to jim dává možnost na zhoršující situaci reagovat. Pomocí různých zobrazení dat jsou schopni odhalit nárůst nekvalifikované výuky v obci Lánov.
zdroj: DataPAQ 01, DataPAQ 02
Školám nabízí zmíněné datové nástroje zpětnou vazbu, zda se jejich statistiky, například o opakování ročníku nebo podílů žáků s SVP, odlišují či neodlišují od průměru všech škol v daném ORP či okrese. Na příkladu ORP Jaroměř lze sledovat rozdíly mezi opakováním ročníku v ZŠ v různých obcích.
Zdroj: DataPAQ
Tvorba cílů, strategií, koncepcí, programů – data jako zpětná vazba o úspěchu aktivit
Data jsou zásadní pro plánování cílů či změn a pro ověření jejich splnění. Pokud se například na území usiluje o snížení vzdělávacího neúspěchu, je nutné každý rok sledovat, jak se vyvíjí nedokončování ZŠ, opakování ročníků a další související ukazatele.
V praxi PAQ Research se setkáváme s tím, že by bylo dobré sledovat například výsledky žáků ve školách, úspěšnost přechodu ze ZŠ na SŠ nebo počet chybějících učitelů matematiky. Problémem je, že některá data se v českém prostředí nesledují. Často tak nevíme, co se děje ve třídách, na úřadech nebo v rodinách, protože se data nikde nevykazují nebo se nedělají pravidelná šetření.
V případě nedostatku dat je možné sbírat data po vlastní ose (např. od 15 škol v ORP vyžádat informace) nebo se zaměřit na jiný ukazatel, který je dostupný (když např. neznáme přesný podíl dětí s psychickými problémy, můžeme se zaměřit na podíl škol bez školního psychologa).
Datově podložené strategické plánování pro dosažení jakéhokoliv cíle ve vašich činnostech se může řídit následujícím principem:
- Nalezení dat, které lze použít jako indikátor úspěchu splnění cíle,
- Ověření plnění cíle pomocí dat.
Příklady z praxe: Využití dat jako zpětné vazby pro ověření splnění cílů
Ústecký kraj uvádí v dlouhodobém záměru pro rok 2024-2028 cíl zvýšit podíl podpůrných pozic (ÚST kraj, 2024, s. 76). Pomocí dat v nástrojích PAQ Research může úspěch cíle sledovat a hledat inspiraci pro jeho plnění.
Město Tábor ve své Strategii Vzdělávání pro Tábor 2030+ (2022) používá pro ověření naplňování cíle „Zajistit rovné příležitosti pro všechny děti a žáky” indikátory: míra nedokončování základního vzdělávání , opakování ročníku, průměrný počet zameškaných hodin.
Tábor používá v dokumentu indikátory se staršími hodnotami z roku 2022, my ukážeme na aktuálních číslech, např. u ORP Český Brod, jak nastavit indikátory úspěchu podle analytických zpráv PAQ a prohlížečky DataPAQ.
Advokace, tedy prosazování, zvědomování a přibližování důležitých témat
Velkým tématem při práci s daty je jejich uchopení takovým způsobem, aby reprezentovala problém (nebo příležitost), jež se snažíme vyřešit nebo na něj upozornit. Tento proces budeme pro účely metodiky nazývat advokace.
Advokace úzce souvisí s datovou informovaností, neboť v Analytických zprávách, Příbězích vzdělávacího neúspěchu nebo prohlížečce DataPAQ se nalézá řada témat, jež mohou organizace využít.
Příklad z praxe: Jak PAQ Research využívá data o chudobě a vzdělávacím neúspěchu
Cílem PAQ Research je informovat a navrhovat řešení o možnostech snižování vzdělávacího neúspěchu. Při analýze dat jsme zjistili, že neúspěch z velké míry souvisí s chudobou. Nejlépe je to vidět při využití korelačního grafu a použití dat rodičů v exekuci a nedokončování základního vzdělávání (viz. graf níže).
zdroj: DataPAQ
Není však třeba hned používat korelace a hledat silné vztahy. Advokovat lze i pomocí vysokých či nízkých hodnot v běžných grafech, mapách či tabulkách. Níže uvádíme příklady témat a obecné návrhy o využití dat z nástrojů PAQ Research.
Pro advokaci je užitečné využít skupinu sociálně podobná ORP, protože s nimi pracuje analýza, jež je srovnává na základě sociálních podmínek (chudoba, bydlení).
Sociálně podobná ORP se tak mohou stát argumentem, že změna je možná, protože zachycují území s podobnými sociálními podmínkami, která však disponují lepšími daty a je podstatné zjistit, jak lze dosáhnout stejného stavu (kvalita služeb, financování, rozdělení odpovědnosti mezi aktéry apod.). Odrazovým můstkem pro uvažování může být katalog dobrých praxí.