226/250 Z druhého grafu příkladu 6.3 navíc vidíme, že za průměrný výsledek škola „vděčí“ velkému počtu žáků, kteří dosáhli velmi dobrého výsledku (při jednoduchém odečtu z grafu zhruba ¼ žáků dosáhla lepšího výsledku, než je průměrný výsledek víceletých gymnázií). Přesto ve škole je několik žáků, kteří dosáhli výsledku slabšího. Lze pozitivně interpretovat, že spodní hranice výsledků žáků školy je výše než nejslabší výsledky žáků ve vzorku testovaných žáků a že procentuální zastoupení žáků se slabšími výsledky je též menší než v celém vzorku testovaných žáků. Tato nabízející se pozitivní interpretace by byla ještě posílena znalostí rodinného zázemí žáků a informací o tom, že škola nerealizuje žádné selektivní mechanismy při výběru žáků při jejich přijímání. Tyto informace ale každá škola zná. Proto k ní výsledky mohou mluvit přesněji, než vidí jejich externí interpret. Příklad 6.4 Závislost školního průměru na výsledcích jednotlivých žáků Příklad poukazuje na to, že stejná třída, pokud by se zachovala „neeticky“ a nechala několik nejslabších žáků třídy v době testování doma, se může posunout ze třídy patřící k nejslabší třetině tříd v ČR mezi třídy patřící k nejlepší třetině tříd v ČR. Jistě má být na školy apelováno, aby se takto nechovaly, ale též je potřeba realizovat testování tak, aby školy k takovému chování nebyly motivovány (např. možnými dopady z výsledků testování). 6.1.2 Umístění žáků na jednotlivých úrovních Při řešení testových úloh byli žáci, kteří podávali v úvodních úlohách dobrý výkon, automaticky přeřazeni na vyšší úroveň obtížnosti, kde řešili jiné, obtížnější úlohy. Výsledky žáků z první a druhé obtížnosti nejsou vyjádřeny na stejné škále, a tedy nejsou přímo porovnatelné. Počet žáků se slabým výsledkem „navíc“ průměr úspěšnosti percentilové umístění původní třídní průměr 68,4 72 1 66,2 65 2 64,1 59 3 62,2 52 4 60,5 44 5 58,9 38 Dosažený rozdíl 9,5 34 Modelování je učiněno za předpokladu původně 20 žáků ve třídě (škole). Průběh závislosti percentilového umístění školy na průměrné úspěšnosti je vzat z příkladu 6.3 projektu CLOSE. Úspěšnost „přidávaných“ žáků byla modelována pro 21 %, což odpovídá nejslabším výsledkům žáků ve škole, která je vyznačena v příkladu 6.3. Čím je škola větší, tím je vliv výsledku jednoho žáka menší. Věcně shodnou citlivost průměrné úspěšnosti a percentilového umístění nám ukazuje 95% interval spolehlivosti pro obě tyto hodnoty. Pro „původní“ třídu (školu) o 20 žácích je tento interval pro průměrnou úspěšnost (60,4; 76,4) a pro percentilové umístění (44; 81). Rozpětí tohoto intervalu je tedy na modelovaném příkladu u percentilového umístění více než 2krát větší než u průměrné úspěšnosti.