PŘIJÍMACÍ ŘÍZENÍ A AKADEMICKÁ ÚSPĚŠNOST NA PEF ČZU V PRAZE
20.09.2000 | Odborné konference
PŘIJÍMACÍ ŘÍZENÍ A AKADEMICKÁ ÚSPĚŠNOST NA PEF ČZU V PRAZE
THE ADMISSION PROCEDURE AND ACADEMIC ACHIEVEMENT TO THE FACULTY OF FARM ECONOMICS AND MANAGEMENT PRAGUE
Autor: LIBUŠE SVATOŠOVÁ
Abstrakt v češtině:
Vhodný postup při výběru uchazečů ke studiu je základem k naplnění poslání vysokého školství - k přípravě kvalitních odborníků pro praxi. Přijímací řízení musí postihnout předpoklady uchazeče ke studiu v daném oboru a mělo by tedy být dobrým prediktorem akademické a následně profesionální úspěšnosti uchazeče.
Příspěvek shrnuje a zobecňuje některé výsledky pětileté statistické analýzy (1994-1999) hodnocení přijímacího řízení a akademické úspěšnosti uchazečů o studium na Provozně ekonomické fakultě ČZU v Praze.
Abstrakt v angličtině:
A proper procedure of selection of university study´s applicants is the basis for meeting the mission of university edicational systém- i.e. the praparation of top experts for professional career.Admission procedure has to find applicant´s qualifications for the study in the selected branch,i.e. it should be a reliable predictor of his academic achievement followed by professional achievement.
The purpose of this paper is to report on some issues of the five-year statistical analysis (1994-1999) of the admission exams results and academic achievement by the applicants for study at the Faculty of Farm Economics and Management Prague.
Klíčová slova:
přijímací řízení, středoškolské studijní výsledky, znalosti a schopnosti uchazečů o studium, zpracování vícerozměrných statistických souborů, shluková analýza, akademická úspěšnost
Keywords:
admission procedure, secondary education results, knowledge and skills of applicants, multivariate population evaluation, cluster analysis, academic achievement
Úvod:
Příprava kvalitních odborníků pro praxi je základním posláním a zároveň i měřítkem úrovně vysoké školy a fakulty. Tento náročný úkol je podmíněn celou řadou faktorů. Nezanedbatelným faktorem v tomto smyslu je výběr uchazečů ke studiu. Tento výběr s sebou nese celou řadu otázek a problémů : jaká kriteria výběru zvolit, jaké vlastnosti a schopnosti od uchazečů požadovat apod. Vzhledem k převyšujícím počtům uchazečů o studium nad kapacitami vysokých škol je tento výběr řešen v různých zemích různými způsoby (centralizované přijímací řízení, podle výsledků středoškolského studia, centralizace přihlášek a následné rozmisťování uchazečů na jednotlivé vysoké školy či dokonce na základě losování).
Přijímací řízení, které je zavedeno na našich školách, by mělo být voleno tak, aby na jeho základě byli vybráni adepti, kteří nejen mají nejlepší předpoklady ke studiu obecně, ale mají předpoklady ke studiu oboru na vybrané fakultě či vysoké škole a kteří tedy budou po absolvování co nejlepšími odborníky v praxi ve vystudovaném oboru.
Cíle a metody:
Důležitým předpokladem obhájení zvoleného systému přijímacího řízení je ověřování a kontrola správnosti daného postupu výběru. Závěry analýz pak mohou posloužit k rozvoji a zdokonalování výběrových postupů. V rámci výzkumu katedry statistiky je již od roku 1994 prováděno každoročně statistické hodnocení přijímacího řízení. Každoročně je prováděna analýza výsledků přijímacího řízení s ohledem na výsledky studia na střední škole, regionální příslušnost, pohlaví, zvolený studijní obor, předměty přijímací zkoušky apod.
Kromě zhodnocení výsledků přijímacího řízení a posouzení jeho stability v daném roce i ve vztahu k předcházejícím letům, se výzkum soustřeďuje i na další důležité otázky. Jednou z nich je posouzení toho, jak dalece lze na základě výsledků přijímacího řízení predikovat úspěšnost na vysoké škole.
Pro účely analýzy byl použit soubor 124 absolventů oboru PaE, kteří úspěšně vykonali přijímací zkoušky ve školním roce 1994/95 a studia ukončili složením státní závěrečné zkoušky v roce 1999. Tento soubor obsahoval vstupní údaje - průměrný prospěch na střední škole, výsledek maturitní zkoušky, typ absolvované střední školy, bodové hodnocení přijímací zkoušky z matematiky a biologie a výstupní údaje - známky získané během studia a výsledek státní závěrečné zkoušky.
K analýze byla použita široká škála statistických metod, od charakteristik popisné statistiky a explorační analýzy dat, přes regresní a korelační analýzu až k vícerozměrným statistickým metodám jako jsou shluková analýza a analýza hlavních komponent.
Metody regresní a korelační analýzy byly použity pro zhodnocení závislosti mezi vstupními údaji o absolventech ( výsledky středoškolského studia a výsledek přijímací zkoušky) a výstupními údaji (prospěch v jednotlivých předmětech či skupinách předmětů v průběhu studia, výsledek státní závěrečné zkoušky, hodnocení diplomové práce).S ohledem na charakter disponibilních dat byl pro deskripci intenzity analyzovaných korelačních vztahů použit Spearmanův koeficient korelace.
Pro posouzení, jak dalece korespondují výsledky přijímací zkoušky (včetně hodnocení středoškolského studia) a výsledky studia na fakultě, byly použity metody vícerozměrné analýzy. Tyto metody slouží k jednak k redukci počtu proměnných (analýza hlavních komponent, faktorová analýza), jednak ke klasifikaci a typologii objektů ( diskriminační analýza, shluková analýza). V příspěvku jsou diskutovány výsledky shlukové analýzy, jejímž cílem je rozklad daného souboru jednotek, které jsou charakterizovány velkou skupinou znaků, na několik relativně homogenních podsouborů - shluků a to tak, aby objekty uvnitř jednotlivých shluků si byly co nejvíce podobné a jednotky patřící do různých shluků si byly podobné co nejméně.
Výsledky:
Přijímací zkoušky na obor PaE na PEF ČZU v Praze se v akademickém roce 1994/95 konaly ze dvou předmětů - matematiky a biologie a měly pouze písemnou formu.
O přijetí bez přijímacího řízení mohli písemně požádat děkana fakulty uchazeči, kteří na střední škole dosáhli průměru za celé studium lepšího než 1,5 a průměru u maturity lepšího než 2,0.
Bodové hodnocení přijímacího řízení bylo následující :
Průměrný prospěch na střední škole ………………………. max. 30 bodů
Průměrný prospěch u maturity ……………………………. max. 30 bodů
Přijímací zkouška z matematiky ………………………….. max. 80 bodů
Přijímací zkouška z biologie………………………………. max. 60 bodů
Celkem …………………………………………………… max. 200 bodů
Ke studiu na obor PaE se přihlásilo 817 uchazečů, z nich 72 požádalo o přijetí bez přijímací zkoušky. 100 uchazečů nesplnilo bodové limity stanovené pro vykonání přijímací zkoušky ( matematika - min. 15 bodů, biologie - min. 25 bodů). Do prvého ročníku oboru PaE pak byli přijati 272 uchazeči v následující struktuře:
Tab.č. 1
- | Počet studentů | % z celkového počtu |
Přijetí bez přijímací zkoušky | 40 | 14,7 |
Přijetí na základě přijímací zkoušky | 146 | 53,7 |
Přijetí na základě odvolání | 86 | 31,6 |
Celkem | 272 | 100,0 |
Pro analýzu akademické úspěšnosti studia na oboru PaE PEF ČZU byl použit výběrový soubor 124 absolventů. V tomto souboru zůstala zachována jak výše uvedená struktura přijetí, tak i struktura z hlediska pohlaví a typu absolvované střední školy.
Pro postižení závislosti mezi vstupními charakteristikami - jednotlivé složky přijímací zkoušky a výsledky studia na univerzitě byla vypočtena hodnota Spearmanova koeficientu korelace. Závislost byla sledována, jak u celé šetřené skupiny, tak v rozčlenění dle pohlaví a typu absolvované střední školy.
Tab.č.2
Hodnoty koeficientu korelace mezi vybranými ukazateli
- | - | Celkem | Muži | Ženy | Gymnázia | SOŠ | SZTŠ |
Pr.prospěchSŠ | Maturita | 0,518 | 0,711 | 0,270 | 0,438 | 0,644 | 0,594 |
Pr.prospěchSŠ | Matematika PZ | 0,122 | 0,228 | 0,011 | 0,164 | 0,676 | 0,267 |
Pr.prospěchSŠ | Biologie PZ | 0,116 | 0,145 | 0,069 | 0,134 | 0,106 | 0,084 |
Pr.prospěchSŠ | Pr.pr. I.ročník VŠ | 0,412 | 0,42 | 0,412 | 0,407 | 0,193 | 0,616 |
Pr.prospěchSŠ | Pr.pr. II.ročník VŠ | 0,345 | 0,434 | 0,300 | 0,261 | 0,375 | 0,564 |
Pr.prospěchSŠ | Pr.pr. III.ročník VŠ | 0,261 | 0,211 | 0,316 | 0,097 | 0,611 | 0,668 |
Pr.prospěchSŠ | Pr.pr. IV.ročník VŠ | 0,193 | 0,230 | 0,159 | 0,181 | 0,235 | 0,233 |
Pr.prospěchSŠ | Pr.pr. V.ročník VŠ | 0,171 | 0,283 | 0,075 | 0,004 | 0,492 | 0,636 |
Pr.prospěchSŠ | SZZ | 0,243 | 0,295 | 0,161 | 0,225 | 0,524 | 0,272 |
Pr.prospěchSŠ | Mat předměty VŠ | 0,270 | 0,189 | 0,365 | 0,291 | 0,441 | 0,453 |
Pr.prospěchSŠ | Agro předměty VŠ | 0,362 | 0,455 | 0,293 | 0,277 | 0,018 | 0,656 |
Pr.prospěchSŠ | Eko předměty VŠ | 0,277 | 0,332 | 0,317 | 0,147 | 0,489 | 0,695 |
Pr.prospěchSŠ | Man předměty VŠ | 0,227 | 0,283 | 0,197 | 0,177 | 0,154 | 0,488 |
Pr.prospěchSŠ | Soc předměty VŠ | 0,191 | 0,120 | 0,447 | 0,139 | - | - |
Pr.prospěchSŠ | Inf předměty VŠ | 0,054 | 0,062 | 0,500 | 0,158 | - | - |
Pr.prospěchSŠ | Fin předměty VŠ | 0,297 | 0,371 | 0,182 | 0,203 | 0,559 | 0,532 |
Pr.prospěchSŠ | Obch předměty VŠ | 0,276 | 0,434 | 0,006 | 0,120 | - | 0,975 |
Pr.prospěchSŠ | Stat předměty VŠ | 0,215 | 0,103 | 0,203 | 0,100 | 0,210 | 0,880 |
Pr.prospěchSŠ | Prav předměty VŠ | 0,172 | 0,322 | 0,015 | 0,168 | 0,840 | 0,019 |
Přij.matematika | Pr.pr. I.ročník VŠ | 0,293 | 0,300 | 0,227 | 0,224 | 0,195 | 0,276 |
Přij.matematika | Prospěch VŠ | 0,122 | 0,228 | 0,011 | 0,164 | 0,676 | 0,267 |
Přij.matematika | Agro předměty VŠ | 0,108 | 0,141 | 0,060 | 0,172 | 0,118 | 0,123 |
Přij.matematika | Eko předměty VŠ | 0,075 | 0,150 | 0,018 | 0,091 | 0,543 | 0,242 |
Přij.matematika | Man předměty VŠ | 0,059 | 0,159 | 0,046 | 0,160 | 0,744 | 0,032 |
Přij.matematika | Soc předměty VŠ | 0,091 | 0 | 0,236 | 0,338 | - | - |
Přij.matematika | Inf předměty VŠ | 0,390 | 0,677 | 0,100 | 0,163 | - | - |
Přij.matematika | Fin předměty VŠ | 0,020 | 0,009 | 0,074 | 0,180 | 0,775 | 0,063 |
Přij.matematika | Obch předměty VŠ | 0,378 | 0,775 | 0,221 | 0,449 | - | 0,41 |
Přij.matematika | Stat předměty VŠ | 0,226 | 0,219 | 0,618 | 0,139 | 0,748 | 0,03 |
Přij.matematika | Prav předměty VŠ | 0,037 | 0,065 | 0,203 | 0,082 | 0,515 | 0,099 |
Biologie PZ | Agro předměty VŠ | 0,154 | 0,121 | 0,185 | 0,191 | 0,298 | 0,155 |
Prospěch VŠ | Szz | 0,540 | 0,520 | 0,542 | 0,522 | 0,647 | 0,538 |
Prospěch VŠ | Dipl | 0,027 | 0,045 | 0,006 | 0,088 | 0,447 | 0,110 |
Vysvětlivky :
Pr. prospěch SŠ -průměrný prospěch na střední škole
Maturita - průměrný prospěch u maturity
Matematika PZ - výsledky z matematiky u přijímací zkoušky na PEF
Biologie PZ - výsledky z biologie u přijímací zkoušky na PEF
Pr.pr. I. (II., III., IV.,V.) ročník VŠ - průměrný prospěch na vysoké škole v jednotlivých ročnících
Mat. předměty VŠ - matematika I, matematika II
Agro předměty VŠ - biologie rostlin, biolog. základy chovu zvířat, obecná produkce rostlinná, chov zvířat I,II
Eko předměty VŠ - obecná ekonomie I,II, ekonometrie, obchodní nauka, ekonomika agrárního sektoru, ekonomika světového zemědělství, ekonomika podniků I, agrární politiky, ekonomika výroby a zpracování zemědělských produktů
Man předměty VŠ - teorie řízení, kybernetika v řízení, prognostika a plánování, personální řízení, marketingové řízení, management, provoz a hospodaření podniků
Soc předměty VŠ - sociologie venkova a zemědělství, metody sociologického výzkumu, sociální ekologie, hlavní směry v soudobé sociologii
Inf předměty VŠ - informatika pro manažery I,II, Desk top publishing
Fin předměty VŠ - teorie účetnictví, účetnictví pro podnikatele, finance a úvěr, bankovnictví, daňová soustava
Obch předměty VŠ - teorie účetnictví, jakost a zpeněžování zemědělských produktů I,II, komoditní studie, mezinárodní obchod
Stat předměty VŠ- statistika, předdiplomní statistický seminář, finanční a pojistná matematika, volitelně statistika výběrových šetření nebo statistika v marketingu a obchodu
Prav předměty VŠ - základy právních nauk, pracovní právo a sociální zabezpečení, soukromé právo v podnikání, veřejné právo v podnikání
Z uvedených vztahů lze vyvodit několik závěrů :
· Prospěch na střední škole neovlivňuje příliš výsledek přijímací zkoušky - toto lze vysvětlit nestejnou náplní výuky jednotlivých typů středních škol a patrně i různou úrovní hodnocení. Významná korelace středoškolského prospěchu a výsledkem přijímací zkoušky se projevila u absolventů SOŠ a SZTŠ
· Prospěch na střední škole má signifikantní vliv na výsledky studia na vysoké škole (platí to zejména pro první dva ročníky vysokoškolského studia), tzn., že student, který se systematicky připravoval na střední škole, je schopen rychlejší adaptace na styl vysokoškolského studia
· Výsledky přijímací zkoušky z matematiky korelují silněji se skupinou předmětů matematických, s předměty statistickými a předměty katedry obchodu a financí
· Významnější závislosti mezi výsledky středoškolského studia a výsledky v jednotlivých skupinách předmětů se projevily zejména u absolventů SOŠ a SZTŠ v těch skupinách předmětů, na které již v nějaké formě byli připravováni na střední škole (účetnictví, ekonomika apod.)
· Středně silná závislost mezi průměrným prospěchem na vysoké škole a státní závěrečnou zkouškou svědčí o dobrém celkovém přehledu studentů a jejich orientaci v oboru.
Pro porovnání celkového výsledku přijímací zkoušky a výsledků akademického studia byla použita shluková analýza. Dle výsledků přijímací zkoušky byli studenti rozděleni do tří skupin :
1. Přijatí bez přijímací zkoušky na základě dobrých středoškolských výsledků
2. Studenti s výborným výsledkem přijímací zkoušky
3. Studenti s horším výsledkem přijímací zkoušky, kteří byli přijati na základě odvolání.
Do modelu shlukové analýzy byly pak zařazeny výsledky vysokoškolského studia - známky z jednotlivých předmětů a výsledky státní závěrečné zkoušky. Pomocí hierarachické analýzy (metoda centroidní) byly vytvořeny tři shluky ( výborní, velmi dobří a dobří studenti). Poté bylo provedeno vzájemné porovnání skupin dle výsledků přijímací zkoušky a dle akademické úspěšnosti na ČZU. Ze 45 % bylo dosaženo naprostého souhlasu, ze 35% došlo k odlišnosti o jednu skupinu .Zde se většinou jednalo o přesuny v zařazení - výborný a velmi dobrý výsledek univerzitního studia u studentů přijatých bez přijímací zkoušky a u studentů přijatých na základě výborně vykonané přijímací zkoušky. Na základě tohoto poznatku byli studenti zařazeni do dvou skupin :
1.Přijatí v prvním kole (bez přijímací zkoušky a s výborným výsledkem přijímací zkoušky )
2.Přijatí na odvolání
Podle výsledků univerzitního studia byly rovněž vytvořeny dva shluky :
1. Dobré výsledky studia
2. Horší výsledky
Vzájemné porovnání skupin pak vedlo k následujícím závěrům:
· ze 70 % zařazení souhlasilo
· při provedení analýzy dle typu absolvované střední školy byl větší souhlas u absolventů středních zemědělských škol a středních odborných škol, menší ( i když rovněž významný) u absolventů gymnázií
· nikdo ze studentů přijatých bez přijímacího řízení nebyl zařazen do skupiny studentů s horšími výsledky
Diskuse:
Na základě provedených analýz lze konstatovat, že přijímací řízení na Provozně ekonomické fakultě ČZU je poměrně dobrým prediktorem akademické úspěšnosti studenta .
Závěry analýz potvrdily oprávněnost přijímacího řízení i započtení prospěchu ze střední školy a přinesly další poznatky. Tyto poznatky a zkušenosti z průběhu přijímacího řízení již vedly k řadě dílčích změn, jejichž společným jmenovatelem byla snaha o co nejvyšší stupeň objektivity a profesionalizace. Došlo k nahrazení zkoušky z biologie zkouškou z cizího jazyka, postupně došlo k úpravě podílu jednotlivých částí přijímacího řízení ( body za průměr na střední škole, body za výsledek maturity, za zkoušku z matematiky a z cizího jazyka).
Po zhodnocení závislosti výsledků studia na vysoké škole na vstupních ukazatelích byly letošní přijímací zkoušky obohaceny o test studijních předpokladů. Spojení tohoto testu s testy vědomostními (matematika, cizí jazyk) umožní ve větší míře posoudit předpoklady ke studiu na zvoleném oboru a zvýší vypovídací schopnost přijímacího řízení o akademické úspěšnosti studenta.
Literatura:
Hebák, P., Hustopecký, J.: Vícerozměrné statistické metody s aplikacemi, SNTL/ALFA, Praha 1987
Kába,B., Svatošová,L : Statistická analýza přijímacího řízení na PEF, závěrečné zprávy vnitřních grantů PEF, PEF ČZU Praha 1994- 1999
Svatoš, M., Kába, B., Svatošová, L.: Komparativní analýza vazeb mezi středoškolskými výsledky, výsledky přijímacího řízení a akademickou úspěšností studentů PEF ČZU, závěrečná zpráva grantového projektu FRVŠ, Praha 1999
Svatošová, L. : Metody vícerozměrné statistické analýzy, Sborník příspěvků k první etapě výzkumného záměru “Zpracování dat a matematické modelování v zemědělství”, PEF ČZU Praha 1999
Svatošová,L. : Problematika prověřování schopností ke studiu v přijímacím řízení, Sborník prací z mezinárodní vědecké konference “Agrární perspektivy VI” , ČZU Praha , 1997
Svatošová, L. : Statistika a hodnocení přijímacího řízení , Sborník prací z mezinárodní
vědecké konference “Agrární perspektivy VIII” , ČZU Praha , 1999
Další články v kategorii Zemědělství
- Kvůli slintavce mohou nákladní vozy ze Slovenska vjet do ČR jen na pěti místech (04.04.2025)
- Zopakuje se loňská zkáza? Noci budou mrazivé, sadaři a vinaři ale nepanikaří (04.04.2025)
- ČR kvůli slintavce omezí veškerou nákladní dopravu ze Slovenska (04.04.2025)
- Na výskyt viru slintavky vyšetřil ústav zatím 17 vzorků mléka, všechny negativní (04.04.2025)
- Ministr zemědělství: Vláda v souvislosti se slintavkou a kulhavkou schválila zjednodušený nákup dezinfekčních prostředků (04.04.2025)
- Zemědělský fond kvůli podezření na účelné dělení podniků neproplatil 5,76 mil.Kč (04.04.2025)
- Zákaz dovozu se rozšíří i na potraviny rostlinného původu, řekl Výborný (03.04.2025)
- Ministr zemědělství ke slintavce a kulhavce: Spolupráce s armádou posílí zavedená preventivní opatření proti zavlečení nákazy na naše území (03.04.2025)
- Rakousko z obav před slintavkou a kulhavkou uzavře malé hraniční přechody (03.04.2025)
- Slintavka v ČR by způsobila dluhy a rodinné tragédie, varuje šéf agrární komory (03.04.2025)