Česká školní inspekce Rozvoj informační gramotnosti na středních Čj.: ČŠIG-5490/19-G2 školách ve školním roce 2018/2019 29/43 přibližně třetina variability úspěšnosti žáků je spojena s úrovní školy, přičemž výše hodnoty je významně ovlivněna faktorem studovaného oboru. 39Graf č. 4 Úspěšnost žáků 3. ročníku středních škol v testu informační gramotnosti (podíl žáků, výběrové zjišťování dosažené úrovně informační gramotnosti) 4.2 Úroveň informační gramotnosti žáků – vztah k dalším faktorům Analýza získaných poznatků se zaměřila také na hodnocení vztahů mezi dosaženou úrovní informační gramotnosti žáků a vybranými faktory, které s úrovní informační gramotnosti mohou souviset. Přehled dále sledovaných faktorů, jež jsou definovány na úrovni žáka i školy, je uveden v tabulce č. 12. Vlastní hodnocení je založeno na využití hierarchických modelů se dvěma úrovněmi – žák a škola – a s úspěšností žáků v testu informační gramotnosti jako vysvětlovanou proměnnou. 40Tabulka č. 12 Přehled hodnocených faktorů úrovně informační gramotnosti žáků Faktor Úroveň Charakteristika Pohlaví žáka žák Proměnná nabývá dvou hodnot – chlapec a dívka. Status žáka se SVP žák Proměnná nabývá dvou hodnot – žák se statusem žáka se SVP a žák bez tohoto statusu. Studovaný obor žáka žák Proměnná nabývá šesti hodnot v závislosti na typu studovaného oboru žáka: (a) žák studující obor vzdělání s kategorií oboru K (gymnázium), (b) žák studující přírodovědné maturitní obory, (c) žák studující společenskovědní maturitní obory, (d) žák studující technické maturitní obory, (e) žák studující umělecké maturitní oboty, (f) žák studující obor vzdělání s kategorií oboru E a H (nematuritní obory). Oblíbenost školy žák Proměnná je konstruována jako faktor, jehož skóre je utvářeno čtyřmi dílčími proměnnými: (a) Do školy chodím rád. (b) Ve škole se cítím bezpečně. (c) Učitelé v naší škole jsou ke mně spravedliví. (d) Jsem hrdý na to, že chodím do této školy. Sebedůvěra žáků v problémových úlohách žák Proměnná nabývá čtyř hodnot na škále odpovídající sebedůvěře žáka ve svou schopnost řešit problémové úlohy založené na nalezení dílčích kroků postupů. 39 Metodicky byly uvedené hodnoty vypočteny na základě hierarchického regresního modelu se školou na 2. úrovni modelu. 40 Odhadován byl hierarchický lineární regresní model se spojitou proměnnou a s využitím lme4 package. Blíže BATES, D. et al. (2015). Fitting linear mixed-effects models using lme4. Journal of Statistical Software, 67(1), 1–48. 0 %10 %36 %38 %15 %0 %10 %20 %30 %40 %50 %60 %70 %80 %90 %100 %0–20 %21–40 %41–60 %61–80 %81–100 %