Mycket mer om SAMBA

1. Introduktion

Skolalys presenterar här SAMBA^[1], en banbrytande och omfattande analys som för första gången och för varje skola tillgängliggör och belyser sambanden mellan socioekonomisk bakgrund och elevresultat. Detta är första gången som var och en av Sveriges låg- och mellanstadieskolor får möjlighet att ta del av denna typ av jämförelse, samtidigt som högstadieskolorna får ett välkommet komplement till SALSA^[2].

Vår analys, SAMBA, erbjuder skolledare, förtroendevalda och andra beslutsfattare inom skolväsendet ett kraftfullt verktyg för att förstå och agera på deras specifika utmaningar. Våra analyser finns tillgängliga för varje grundskola, och kan brytas ned på såväl ämne som för flickors- respektive pojkars resultat.

Genom att tillgängliggöra dessa resultat och analyser för varje grundskola ger vi alla aktörer inom skolsystemet möjlighet att fatta välgrundade beslut och att utveckla sina verksamheter baserat på högkvalitativa data.

Innehållsförteckning

1. Introduktion och sammanfattning

2. Huvudresultat och trender

• 2.1 Accelererande trend i årskurs 3
• 2.2 Jämförelse mellan årskurser
• 2.3 Trender och kontinuitet

3. Jämförelse med internationella studier

• 3.1 PIRLS 2021 (läsning, årskurs 4)
• 3.2 TIMSS 2019 (matematik och naturvetenskap, årskurs 4 och 8)

4. Möjliga konsekvenser för skolan och samhället

5. Unik tillgång till data

• 5.1 Reflektioner kring offentliggörande
• 5.2 Tillgång till data för myndigheter och forskning
• 5.3 Möjlighet till omedelbar komplettering för skolhuvudmän

6. Begränsningar i analysen

• 6.1 Mått
• 6.2 Urval
  • 6.2.1 Resultat för mindre skolor bör tolkas med stor försiktighet
• 6.3 Alternativa förklaringar
• 6.4 Förklaringsgrad

7. Rekommendationer

• 7.1 Forskningsbehov
• 7.2 Policyimplikationer
• 7.3 Praktiska åtgärder för skolor och huvudmän
  • 7.3.1 Snabbanalys

8. Slutsats

2. Huvudresultat och trender

Familjebakgrundens betydelse för lågstadieelevers skolframgång har ökat från 36% till 47%

2.1 Accelererande trend i årskurs 3

Vår analys av nationella provresultat i årskurs 3 visar en oroande utveckling:

• Läsåret 2016/2017 kunde socioekonomisk bakgrund förklara cirka 36% av variationen i provresultaten
• Läsåret 2022/2023 hade denna siffra ökat till 47%

Detta innebär att familjebakgrundens betydelse för elevers skolframgång har ökat markant under en relativt kort period, redan i lågstadiet.

2.2 Jämförelse mellan årskurser

Vår analys avslöjar tydliga mönster när vi jämför olika årskurser:

• Årskurs 6 och 9 visar relativt stabila värden över tid
• Årskurs 9 har konsekvent högre förklaringsgrad än årskurs 6
• Årskurs 3 uppvisar en oroväckande trend:
  • 2016/2017: Socioekonomiska faktorer förklarade 36% av resultaten
  • 2022/2023: Denna siffra har stigit till 47%

Denna utveckling tyder på att socioekonomiska faktorer får allt större betydelse redan i de tidiga skolåren, vilket står i stark kontrast till skollagens likvärdighetsaspekter.

2.3 Trender och kontinuitet

Till skillnad från internationella studier som baseras på stickprov, omfattar vår analys hela den svenska skolpopulationen, vilket ger en unik och detaljerad bild av läget i svensk skola. Våra resultat bekräftar i stort det som konstateras i de mer specifika internationella studierna, och ger en kontinuitet till tidigare resultat som visat på familjebakgrunders betydelse.

I kommande publiceringar avser vi att kontrastera och komplettera dessa trender med djupare analyser inom områden där vi har hittat betydande och i vissa fall mycket glädjande resultat; områden som skillnader mellan kommuntyper, skolors områdesgeografiska egenskaper, deras lärarbehörigheter, och skillnader mellan elevgrupper.

3. Jämförelse med internationella studier

Våra resultat stämmer förhållandevis väl överens med de senaste internationella studierna, såsom PIRLS och TIMSS (PISA avser inte yngre elever, fast påvisar samma trend av ökande betydelse av socioekonomisk bakgrund).

3.1 PIRLS 2021 (läsning, årskurs 4)

• Visar ökade skillnader i resultat mellan elever med olika socioekonomisk bakgrund sedan 2016.
• Resultatskillnaderna mellan skolor med olika elevsammansättning har ökat och är nu större i Sverige än genomsnittet i såväl nordiska som EU- och OECD-länder.^[3]

3.2 TIMSS 2019 (matematik och naturvetenskap, årskurs 4 och 8)

Sverige presterar enligt genomsnittet utifrån den socioekonomiska bakgrundens påverkan på resultat i årskurs 4. Skillnaderna mellan elevgrupperna är fortsatt stora för såväl årskurs 4 som 8 mellan de som har högre grad av hemresurser, och de som inte har det.^[4]

4. Möjliga konsekvenser för skolan och samhället

Våra resultat pekar på flera oroande trender som kan få långtgående konsekvenser:

1. Förstärkt Matteuseffekt: Tidiga skillnader riskerar att förstärkas över tid. Elever som halkar efter i grundläggande färdigheter i årskurs 3 kan få svårt att komma ikapp.^[5]
2. Försvagad kompensatorisk förmåga: Skolans förmåga att utjämna skillnader tycks ha försvagats i de tidiga skolåren. Detta kan leda till att elever från mindre gynnsamma bakgrunder halkar efter redan från start.
3. Ökad variation i elevgrupper: Skolor som tar emot elever från olika lågstadieskolor kan möta större skillnader i elevers förkunskaper och förmågor.
4. Utmaningar för lärare: Större variation i elevgrupper kan kräva mer differentierad undervisning, vilket riskerar att påverka både hög- och lågpresterande elever negativt.^[6]

Om vi inte agerar nu riskerar vi att cementera ojämlikheter som kommer att påverka hela samhället på lång sikt. Varje år vi väntar gör problemet svårare att åtgärda.

5. Unik tillgång till data

Detta är första gången som denna typ av detaljerad analys görs tillgänglig för låg- och mellanstadiet i Sverige. Vår analys, SAMBA, erbjuder nu ett komplement till Skolverkets SALSA-modell för högstadiet och introducerar för första gången liknande insikter för de lägre årskurserna. Analyser över elevresultat är komplext, och det vore ett misstag att helt förlita sig på en indikators utfall. SAMBA är en utomordentlig utgångspunkt — inte en sanning att stämpla skolor med.^[7]

5.1 Reflektioner kring offentliggörande

Vi är medvetna om att det finns en omfattande mängd goda anledningar att publicera dessa data öppet och fritt tillgängligt för allmänheten; det är visat att föräldrar i större utsträckning väljer skolor som presterar väl i förhållande till SALSA när sådan information tillgängliggjorts^[8], och att skolors resultat har stärkts som en effekt av tillgängliggjord information om skolkvalitet.^[9]

Vi är på motsvarande sätt medvetna om argument mot detta. Det finns såväl argument mot att mått som används för att mäta skolors faktiska bidrag är ”notoriskt osäkra och instabila”^[10]; Skolverket har avrått från användningen av så kallade value-added/mervärdes/förädlingsvärden-mått med liknande anledningar^[11], och mer explicit i deras senare rapport från 2019, med det i vår mening mer relevanta argumentet att: ”nästan ingen av aktörerna inom skolsystemet — lärare, elever, rektorer, föräldrar, politiker och beslutsfattare — förstår hur man korrekt ska tolka det”.^[12][13] Jonas Vlachos inlednings- och avslutande del från 2023 i Ekonomisk Debatt, menar vi väl summerar läget och vår inställning^[14]

”Mervärdesmått är därför värdefulla som indikatorer för verksamhetsutveckling [… fast] Hur frustrerande det än må vara finns det anledning att nyttja mervärdesmått försiktigt och omdömesgillt. Huruvida vederbörligt omdöme och försiktighet kommer att prägla användningen av dem är en lika öppen som viktigt fråga.”

5.2 Tillgång till data för myndigheter och forskning

Med tanke på dessa fynds implikationer har vi på Skolalys beslutat att tillhandahålla underliggande data för årskurs 3 tillgänglig kostnadsfritt för skolhuvudmän i del, och för universitet, forskningsinstitutioner och relevanta myndigheter i sin helhet. Årskurs 3, 6 och 9 resultaten tillhandahålls utan kostnad för skolhuvudmän och därvid anställda vad gäller de sammanfattande resultaten som finns nedladdningsbara per skola.

Den vidare datan för årskurs 3 data kommer att tillgängliggöras via skoldata.se. Materialet kommer tillhandahålls per begäran under CC BY-NC-SA licens, vilket tillåter användare att dela, ändra och bygga vidare på materialet i vilket medium eller format som helst, men endast för icke-kommersiella ändamål. Det krävs också att man anger vem som har skapat materialet. Om användaren ändrar eller bygger vidare på materialet, måste man licensiera det nya materialet under samma villkor.

Universitet och andra forskningsinstitutioner vilka önskar mer generell tillgång till våra data kan komma att få den möjligheten i vår analysplattform Skoldata som är tänkt att lanseras framåt hösten. Skolor och skolhuvudmän är dock den huvudsakligt tänkta målgruppen, men vi skulle bli väldigt glada över att få möjligheten att ta fram ett bredare analysverktyg som kan användas i forsknings- och utbildningssammanhang. [Kontakta oss]

5.3 Möjlighet till omedelbar komplettering för skolhuvudmän

En viktig aspekt är att skolor redan har tillgång till data för läsåret 2023/2024 och enkelt kan kontrollera utfallet för detta läsår, i stället för att behöva vänta till åtminstone 29 november 2024. Eftersom det socioekonomiska indexvärdet är relativt stabilt över tid, kan skolor med viss förenkling använda samma värde för att göra en preliminär analys av det aktuella läsåret. För skolhuvudmän som önskar en färdig lösning erbjuder vi en förlängning av tidsserien vid köp av de mer fördjupade rapporterna. Kontakta oss för att få veta mer.

6. Begränsningar i analysen

Det är viktigt att notera att vår analys har vissa begränsningar. Detta är alltid fallet med denna typ av analyser.

6.1 Mått

Nationella prov i årskurs 3 mäter endast om elever nått en viss kravnivå, vilket ger en mindre nyanserad bild än betyg i högre årskurser.

Det socioekonomiska indexvärdet laggar på grund av sin konstruktion efter ett läsår och baseras på föregående tre läsårs elever. För sitt ursprungliga användningsområde är detta utmärkt, fast det hade i praktiken varit önskvärt att ha ett skarpare mått för detta syfte. Jämförelser har gjorts mot statistiken om föräldrars utbildning och utländsk bakgrund, vari vi inte finner samma tydliga samband för årskurs 3. Eftersom indexvärdet fångar upp även andra faktorer är det dessa som i vår mening förklarar sambandet, såsom bostadsområdets beskaffenhet, föräldrars bidragsmottagande, arbetslöshet, inkomst, med mera. Detta stämmer överens med Skolverkets konstaterande i deras analys från 2018.^[15]

För vilka enheter vi har mätt för, så utgår Skolalys från skolor, inte skolenheter. I korthet eftersom huvudmännen hanterar generellt sina skolor som just skolor, och skolpersonalen likaså.

6.2 Urval

Vår regressionsanalys bygger på skolor med minst 25 elever i aktuell årskurs och som har redovisat resultat för 12 ämnen.^[16] För årskurs 3 har vi i stället byggt modellen på de skolor som har åtminstone 50 elever i årskurs 3, vilket omfattar en fjärdedel av Sveriges skolor, eller annorlunda uttryckt: hälften av eleverna.

6.2.1 Resultat för mindre skolor bör tolkas med stor försiktighet

Anledningen till vårt avvikande urval avseende årskurs 3 är grundat i det faktum att statistiken för nationella prov i årskurs 3 redovisas som vilken andel (%) av eleverna som nått målen i de olika delproven. Medan ett rakt betygsgenomsnitt utifrån elevernas betygspoäng visas för årskurs 6 och 9, redovisas andelen elever som har nått målen, och statistik redovisas endast för delprov där minst tio elever har nått dem (även för årskurs 6 och 9 krävs resultat från tio elever för att resultatet ska redovisas, men där redovisas det faktiska genomsnittet, i stället för att som för årskurs 3 endast visa dem för de elever som nått målen).

I statistiken blir det således omöjligt för en skola som har elva elever i årskurs 3 att få mindre än 90,9% elever som har nått målen, eftersom inga resultat kommer att redovisas om det är nio av elva elever som har nått målen. Detta gör att vi får en kraftig snedvridning av det faktiska utfallet om vi ser till mindre skolor i den offentliga statistiken. Hade vi använt samma urvalsbegränsning om 25 elever även för årskurs 3, så hade ingen skola kunnat få lägre än 40% elever som har nått målen. Utifrån den begränsande faktorn såg vi att det var nödvändigt att tillämpa en annorlunda urvalsteknik för årskurs 3. Det bör såklart betonas att försiktigheten även ska gälla mindre skolor i årskurs 6 och 9, eftersom enskilda elevers resultat får en så betydande påverkan. Våra modeller är alltså byggda på dessa större urval, men vi har valt att applicera dem på alla skolor.

6.3 Alternativa förklaringar

Det finns ett antal möjliga andra förklaringar på varför utvecklingen kan se ut så som den gjort. Vi bedömer dem som mindre sannolika. Exempelvis skulle en möjlighet kunna vara att de senaste årens förstärkta satsningar har genomförts på ett så pass ojämlikt sätt och där dessa satsningar i form av exempelvis garantin för tidiga stödinsatser, har hjälp elever med vissa bakgrunder, medan andra har stjälpts eller åtminstone inte förbättrats alls. Det finns vissa grunder för att det skulle kunna vara så, exempelvis i form av att delrapporteringen av uppdraget påtalade att det varit mer utmanande med garantin på skolor med mindre utvecklat systematiskt kvalitetsarbete, vilket vi vet sedan tidigare är mer förekommande på skolor med exempelvis höga grader av rektorsomsättning, vilket i sin tur är mer förekommande för skolor i mer utsatta områden.

En annan förklaring hade kunnat vara att detta snarare har uppdagats som en effekt av mer systematik inom de lägre årskursernas uppföljnings- och stödinsatser, och att den ökade betydelsen av socioekonomiska bakgrundsförhållanden egentligen borde varit större även tidigare, men att ett mindre utvecklat arbete systematiskt misslyckats med att identifiera detta.

Det sistnämnda faller rimligtvis på grund av standardiseringen i nationella prov, och att bedömningarna inte systematiskt varit så drastiskt annorlunda mellan olika skolor. Det förstnämnda faller rimligen på att införandet inte varit så pass bristfälligt att det självt i stor del skulle kunna förklara dessa delar. En sista avfärdad men möjlig förklaring i att det är de nationella provens innehåll som har förändrats drastiskt, bör också kunna avfärdas då de nationella proven till sin konstruktion ska följa ämnets innehåll — vilka inte förändrats på ett sådant avgörande sätt.

6.4 Förklaringsgrad

Våra förklaringsvärden (R2^[17]) når i praktiken samma värden som Skolverkets SALSA; 51% för 22/23 för vad vi i SAMBA kallar särskilt ämnesgenomsnitt (årskurs 9), medan SALSA 22/23 når 55% för meritvärdesprediktion, och 52% godkänt-i-alla-ämnen-prediktion.^[18] Vi vill poängtera att SALSA åren dessförinnan har haft en något högre förklaringsgrad än vad vår modell ger för årskurs 9.

För läsåret 2022/2023 är förklaringsgraden för årskurs 3 för ”Alla ämnen” 47%, medan ”Särskilt ämnesgenomsnitt” för årskurs 6 är 48%. Under perioden 2016/2017 till 2022/2023 har förklaringsgraden för årskurs 3 varierat mellan 36% och 47%, för årskurs 6 mellan 45% och 53%, och för årskurs 9 mellan 48% och 54%. Endast årskurs 3 visar under perioden en trend (ökande). Det bör också noteras att uppgifterna för årskurs 3 saknar värden för 2019/2020 och 2020/2021 eftersom nationella prov i regel inte genomfördes under covid-19 pandemin.

I vårt ”Särskilt ämnesgenomsnitt” ingår ett medelvärde som beräknas för biologi, kemi, fysik, historia, samhällskunskap, geografi, religionskunskap, engelska, matematik, samt idrott och hälsa. När vi ser till vilka ämnen vars betygspoäng kan förklaras mer eller mindre utifrån socioekonomisk bakgrund, så får dessa ämnen betydligt mer pålitliga värden. Av den anledningen är det också endast dessa som ingår i våra fördjupade rapporter.

För årskurs 3 redovisar vi matematik samt ”Alla ämnen”, vilket i praktiken består av matematik, svenska, och svenska som andraspråk, vilka är de som bedöms och samlas in i lågstadiet. Alla ämnen beräknas genom att vi tar medelvärdet för samtliga rapporterade nationella provs delprov för respektive skola. En konsekvens av detta är att skolor som redovisar resultat för både svenska och svenska som andraspråk får en något mindre viktning för matematikämnet. För årskurs 6 och 9 används rapporterade betygspoäng.

7. Rekommendationer

7.1 Forskningsbehov

• Stimulera till mer omfattande forskning för att verifiera och fördjupa förståelsen av denna accelererande trend.
• Genomföra longitudinella studier för att bättre förstå hur socioekonomiska effekter utvecklas över tid för samma elevgrupper.
• Undersök hur tidiga skillnader i skolresultat påverkar elevernas långsiktiga utbildningsval och arbetsmarknadsutfall.
• Analysera vilka framgångsfaktorer som kan identifieras hos skolor som lyckas väl med sitt kompensatoriska uppdrag i de lägre årskurserna.

7.2 Policyimplikationer

• Initiera en brådskande diskussion bland beslutsfattare och skolmyndigheter om hur vi kan stärka skolans kompensatoriska uppdrag i de tidiga skolåren.
• Utveckla effektiva, tidiga insatser för att motverka den snabbt ökande ojämlikheten i skolan.
• Skolhuvudmän måste bli bättre på att genomföra analyser – vilket de generellt har förmåga till och intresse för, men som de alltför ofta saknar verktyg för att göra det med.
• Analysera utfallen av de resursfördelningsmodeller som används, i stället för att kasta pengar efter ett schablonvärde. Behov, inte socioekonomiskt index, bör vara vägledande i hur skolhuvudmän fördelar resurser såsom utvecklingsstöd från centralt håll, verksamhetsnära administrativa stöd, och ekonomiska resurser. För att bättre ta reda på vilka skolor som har dessa behov är däremot resultat i jämförelse mot modellberäknade värden ett utmärkt analysverktyg, där socioekonomiskt index absolut bör ingå som en modellkomponent.

7.3 Praktiska åtgärder för skolor och huvudmän

För att stävja utvecklingen mot ett mer ojämlikt skolväsende behöver skolor och skolhuvudmän agera proaktivt. Här är några konkreta steg:

• Använd tillgängliga analysverktyg för att följa upp elevresultat regelbundet.
• Implementera tidiga insatser för elever som riskerar att halka efter.
• Utveckla strategier för att stärka samarbetet mellan hem och skola.
• Investera i kompetensutveckling för lärare i differentierad undervisning.
• Utvärdera och anpassa resursfördelningen baserat på skolors specifika behov.

För att underlätta analysen har vi kategoriserat skolors resultat i fem grupper: ”Behöver stöd”, ”Under förväntan”, ”Når förväntan”, ”Över förväntan”, och ”Förebild”. Detta system följer god analysstandard och underlättar jämförelser mellan skolor.^[19]

De kostnadsfria SAMBA-rapporterna vi tillhandahåller, och de fördjupade i synnerhet, utgör ett utmärkt verktyg i det systematiska kvalitetsarbetet, särskilt om huvudmannen saknar liknande analyser sedan tidigare.

8. Slutsats

Skolalys analys tillgängliggör skolors resultat på nya sätt. Hur socioekonomiska faktorer påverkar skolornas resultat kan följas upp och analyseras av skolor och skolhuvudmän. Särskilt fokus behöver riktas mot det oroväckande och accelererande mönstret för lågstadiet. Utvecklingen mot ett alltmer olikvärdigt skolväsende kräver omedelbar uppmärksamhet och åtgärder från alla nivåer inom skolsystemet.

Förändringshistorik

2024-08-02

Åtskilt naturorienterade- och samhällsorienterade ämnen vilket förbättrat r2 värden för särskilt ämnesgenomsnitt med mellan 0,6 och 1,3%. Uppdaterat text och grafik för att reflektera detta. Detta har också inneburit att värdena för årskurs 3 och 6 inte längre tangerar varandra för 2022/2023 (r2 värdena för årskurs 3 och 6 är således 47,3% respektive 48,1% för 2022/2023).