Kunnskap for en bedre verden Karakterundersøkelse for masterutdanning i teknologi 2015 Ø. Gregersen, G.Ø. Kløkstad, S. Hervik, H.E. Plesser og I. Pettersen

Kunnskap for en bedre verden 2 Datamateriale og dimensjoner DATA –Kvalitative svar –Alle eksamensresultater i perioden V2010-H2014 (FS ) –Emneopplysninger (FS ) –Inntakskarakterer (levert av DBH) –Timebruk i 2014 (fra Studiebarometeret) –NTNU-data med person-id –(Frafall/gjennomstrømming) DIMENSJONER –Studentens studieprogramtilknytning i eksamenstidspunkt –Emnets studieprogramtilknytning –Emnets avdeling (institutt/fakultet) –Emnets studienivå

Kunnskap for en bedre verden 3 Institusjoner som har levert data NMBU – 6 program UiA – 4 program UiT – 3 program HiT – 3 program HBV – 2 program HiALS – 3 program UiS – 6 program HiG – 3 program NTNU – 28 program

Kunnskap for en bedre verden 4 Databearbeiding Tilrettelegging og kobling av eksamen-emner Identifikasjon av masteroppgaveemner Identifikasjon av grunnleggende emner i matematikk, fysikk og ikt Koble på inntakskarakterer og tidsbruk

Kunnskap for en bedre verden 5 Regresjonsanalyser Hovedmetoden for dataanalyse er regresjonsanalyse. For eksempel: Vil karakterene studentene oppnår ved universitetet være avhengig av karakterene i videregående skole? Regresjonsmodell: Y = aX + ε der –Y er karakter/snittkarakter ved i masterutdanningen –a er en regresjonskonstant –X er karaktersnittet fra videregående skole –ε er tilfeldig feil

Kunnskap for en bedre verden 6 Snittkarakterer i masteremner ved NT I 2016 vs snittkarakter fra videregående

Kunnskap for en bedre verden 7 Regresjonsanalyser med flere variable Ofte vil man se på effekten av flere variable, e.g. studieprogram, karaktersnitt fra videregående, kjønn….. Regresjonsmodell: Y = aX 1 + bX 2 + cX 3 + ε der –Y er karakter/snittkarakter ved i masterutdanningen –a, b og c er en regresjonskonstanter –X 1, X 2, X 3 er variable som studieprogram, karaktersnitt og kjønn –ε er tilfeldig feil

Kunnskap for en bedre verden 8 Noen studerte sammenhenger Sammenhengen mellom karakterer og inntakskarakterer lavere grad –Begrensning: kun 5-årige program. Studieprogramnivå Sammenhengen mellom tidsbruk og karakterer –Begrensning: kun data fra Studieprogramnivå Sammenhengen mellom karakterer på masteroppgaven og karakterer tidligere i studiet (derfor maset om studienivåkode) –Begrensning: ikke personentydig informasjon. Studieprogramnivå. Ulik tilnærming for M2 og M5 –Antagelser: M5: masteroppgavekarakter 2014 mot førsteårsemner V2010 Utvikling i karaktersetting på masteroppgaver –Satt i sammenheng med kvalitative svar fra institusjonene

Kunnskap for en bedre verden 9 Effekten av økt inntakskarakter på karakter i starten av studiet Alle grunnemner Alle grunnemner uten NTNU Alle grunnemner korrigert for faste effekter Matematikk 1 Fysikk 1IKT 1 1,6 1,41,7 1,4

Kunnskap for en bedre verden 10 Er karakterer i grunnleggende emner viktige?

Kunnskap for en bedre verden 11 Sammenheng i karakterbruk gjennom studiet 5=A, 4=B osv.

Kunnskap for en bedre verden 12 Sammenheng i karakterbruk gjennom studiet 5=A, 4=B osv.

Kunnskap for en bedre verden 13 Korrelasjon mellom karakterbruk på ulike studienivå: Studentvis analyse (NTNU) Masteroppg ave emner emner H2010/V emner V2010 Masteroppgave emner *1 200 emner H2010/V *0.52*1 100 emner V *0.45*0.69*1

Kunnskap for en bedre verden 14 Utvikling i masterkarakterer, forts.

Kunnskap for en bedre verden 15 Endring av snittkarakter på master i 2014 AlleHiALSHiGHiNHiTNMBUNTNUUiAUiSUiT V

Kunnskap for en bedre verden 16 1,0 på x aksen tilsvarer en hel karakter på masteroppgaven

Kunnskap for en bedre verden 17 Konklusjoner Karakterer i videregående skole påvirker prestasjonen ved universitet og høyskoler kraftig (1,6 høyere karakter/karakter i VGS i grunnemner og 1.0 høyere karakter/karakter i VGS på master). En implikasjon av dette er at for studieprogram med ulikt opptaksgrunnlag, så må ulike andeler gode og dårlige karakterer deles ut for at karakterene skal ha absolutt verdi. Karaktergivningen er konsistent på det at det er sterk korrelasjon mellom karakterene til hver enkeltstudent i ulike emner. Innføringen av nye karakterbeskrivelser fra 2014 har gitt en signifikant nedgang i snittkarakter på master ved de fleste universitet og høgskoler. Endringen er imidlertid moderat (-0,18) og ujevnt fordelt. => Må følges opp Det er til dels betydelige variasjoner mellom fagmiljø i karakterbruk på masteroppgaver som ikke kan forklares ved at studentene har ulikt opptaksgrunnlag. => Må følges opp

Kunnskap for en bedre verden 18