Stryk, forkunnskaper, læringsmiljø

Publisert

Det har i det siste versert en debatt som blant annet tar opp sammenhengen mellom forkunnskaper og resultater. Stryktallene for UiB som nå er lagt frem illustrerer at det er faglige ulikheter, og jeg vil gjøre et forsøk på å forklare hvorfor det er slik og hvorfor stryktallene egentlig sier lite om det tilbudet studentene møter ved lærestedet.

Forkunnskaper
Når man nå finner større strykprosent i matematikk ved Det matematisk-naturvitenskapelige fakultet, kan dette direkte forklares ved at matematikk krever forkunnskaper. Vi har analyser fra 89-90 og fra 99 som begge viser en nærmest lineær sammenheng mellom forkunnskaper i matematikk fra videregående skole og resultatene i våre begynneremner. Denne sammenhengen lå ikke bare på hvilket nivå studentene hadde lest matematikk i videregående skole, men også på hvilken karakter de hadde oppnådd. Med bare 1. klasse eller svake karakterer i 2. klasse, var sannsynligheten for å stryke i det enkleste matematikkemnet nærmest 100 %. Hadde de 3. klasse matematikk med lavere karakter enn 3, hadde det liten hensikt  å forsøke å følge det tyngste matematikkemnet.

Vi fant derimot ikke klare sammenhenger mellom forkunnskaper i biologi fra videregående skole og resultater i biologi på våre begynneremner. De beste med 2.- og 3. klassebakgrunn gjorde det riktignok også godt her, men det var fullt mulig å oppnå respektable resultat uten bakgrunn i biologi fra videregående skole. Årsaken til disse forskjellene mellom matematikk og biologi ligger i fagenes natur – biologi som et mosaikkfag og matematikk som et mursteinsfag (se forklaring i siste avsnitt).  Siden Kai Olsen arbeider og har gjort sine analyser innen de mer mursteinspregede realfagene, finner han altså en sammenheng mellom forkunnskaper og resultater, mens Arild Raaheim som i større grad har arbeidet med mosaikkfag som psykologi, pedagogikk og juss ikke har funnet slike sammenhenger.

Krav til forkunnskaper fra videregående skole
I 1999 var strykprosenten på det enkleste matematikkemnet på 52 %, noe som medførte en rekke tiltak. Fakultetet startet høsten 2000 et tilbud med 2. klasse matematikk som ga de med svake forutsetninger et overkommelig tilbud, dog uten at dette ga kompetansegivende vekttall.

Parallelt startet arbeidet med å få på plass et krav om 2. klasse matematikk for å kunne søke opptak til matematisk-naturvitenskapelige utdanninger ved alle universitetene i Norge. Dette kravet var på plass for kullet som startet opp høsten 2005, noe som har gitt svært positive resultater i dette kullets første semester (se egen kronikk i På høyden - Realfagskrisen). Tidligere kull har imidlertid ikke hatt et slikt krav for å starte opp, noe som har medført og medfører unødig høye stryktall fordi svært mange studenter ligger etter i sin studieprogresjon og må ta eksamener i obligatoriske emner på ny. Det matematisk-naturvitenskapelige fakultet vil fortsatt måtte leve med manglende forkunnskaper videre fremover, og mye tyder på at kravene til forkunnskaper gjerne skjerpes ytterligere.

Arbeidsvaner
Det er også rimelig å anta at studenter som tar med seg gode arbeidsvaner fra videregående skole vil gjøre det bra på universitetet. UNIBUT- undersøkelsen (1986-89) viste blant annet at av 28 ulike variabler var artiumskarakteren den sterkeste predikatoren for resultatet ved UiB. En del funn i UNIBUT- ndersøkelsen tyder imidlertid på at det ikke er alle læringsstrategier som lar seg overføre fra skole til universitet. Heller ikke manglende forkunnskaper i matematikk kan kompenseres med gode arbeidsvaner. Eksempelvis strøk noen studenter i det enkleste matematikkemnet i 1999, elever som hadde de beste karakterer i biologi og kjemi fra videregående skole, men som manglet 2.- og 3. klasse matematikk. Vi kunne imidlertid se at de samme studentene var blant de mest pliktoppfyllende og møtte til all undervisning, men beklageligvis uten å bestå eksamen.

Stryktall - en dårlig indikator for studiekvalitet
Flere mener tydeligvis at strykandelen er en svært viktig indikator for hvor god undervisningen er ved et fag eller et institutt. Min påstand er at andre forhold har langt større effekt på stryktallene og at stryktallene lett kan manipuleres ned eller opp. At MN-fakultetet har relativt høye stryktall skyldes fagenes natur og den avhengigheten disse fagene har av studentenes forkunnskaper. I tillegg gjør det frie opptaket at fakultetet mottar studenter med alt fra de beste til de svakeste karaktersnitt fra videregående skole. Andre studier hvor det er stor konkurranse om studieplassene, vil nødvendigvis også få studenter med helt andre arbeidsvaner og forutsetninger. Er fagene i tillegg mosaikkfag hvor forkunnskaper ikke er avgjørende, vil strykandelen helt logisk bli lavere.

Dersom lave strykandeler er målet, er det enkelt å manipulere dette gjennom obligatoriske prøver i løpet av semesteret som må bestås på et visst nivå for at studenten kan møte til eksamen. Dette praktiseres allerede på ulike måter på ulike emner, og kamuflerer det som kunne vært enda høyere strykandeler. Det er vel også på sin plass å nevne den debatten som har vært om mildere sensur etter at budsjettene i noen grad avhenger av antall beståtte studiepoeng, selv om en slik praksis er tilbakevist i en analyse fra NIFU-STEP.

Gjennomføringsandel en langt bedre indikator
Til syvende og sist er det mest interessant hvor stort antall studenter som består sine eksamener og nivået disse studentene greier å oppnå. Dette avhenger til en viss grad av stryk på eksamen, men mye mer av frafallet fra første dag på universitetet. Det mange feilaktig antar er at dette frafallet ensidig skyldes studentens faglige evner og at studentene slutter fordi de ikke mestrer de faglige kravene. Forskningen på dette feltet viser imidlertid at det er en rekke utenomfaglige forhold som i større utstrekning påvirker frafallet. Det vil si at vi som lærested hvert år mister mange faglig dyktige studenter fordi vi rett og slett ikke tilrettelegger læringsmiljøet godt nok. Den mest kritiske fasen er det første studieåret og aller mest kritisk er den første måneden på universitetet.

Ved Det matematisk-naturvitenskapelige fakultet har vi derfor valgt å fokusere på læringsmiljøet i vid forstand i denne første kritiske fasen. Dette har gitt effekter med langt bedre gjennomføring og uten at det har svekket resultatene (se egen kronikk i På høyden - Realfagskrisen). At strykandelen opprettholdes må ses på som en kvalitetssikring og viser at den andelen av studenter som nå velger å fortsette, og som tidligere ville ha sluttet, ikke trekker ned resultatene.

Selvsagt er det også fortsatt en relativt stor andel studenter som faller fra, og det er fortsatt mye som kan gjøres, men mye tyder på at det i dag er langt færre som slutter fordi de er misfornøyd med det tilbudet de har fått ved fakultetet enn det var før 1999. Blant annet viser relativt gode søkertall at studie- og undervisningstilbudet omtales først og fremst positivt ute blant potensielle studenter.

Definisjon av mosaikkfag og mursteinsfag
De fag som opererer med fasit og ”absolutte sannheter” kalles ofte mursteinsfag eller byggeklossefag fordi det første prinsippet bygger på det neste osv. I slike fag er det ikke tilfeldig i hvilken rekkefølge man leser de ulike prinsippene, fordi man trenger kunnskap fra det første prinsippet for å lære det neste. Det mest utpregede mursteinsfaget er matematikken hvor man ikke bare bygger på kunnskap fra universitetet, men også i stor grad på det som er lært i skolen. Studentens forståelse i et mursteinsfag kan med fagets ”absolutte sannheter” vurderes på en tilnærmet objektiv måte.

På den andre siden finner vi mosaikkfagene hvor det ikke er avgjørende i hvilken rekkefølge ulike tema leses. En students forståelse vil i stor grad avhenge av hukommelse og evne til argumentasjon og formidling. Slike fag har i mindre grad ”absolutte sannheter” og en students besvarelser må i større grad vurderes subjektivt. Innen realfagene har tradisjonelt både biologi og geologi med sine deskriptive deler blitt definert som mosaikkfag, selv om de nå raskt beveger seg mer over mot mursteinsfagene med økt bruk av verktøy som matematikk og molekylærbiologi.

Powered by Labrador CMS