Center for Comparative Analysis of Educational Achievement, COMPEAT
COMPEAT är en forskningsinfrastruktur som vänder sig till forskare inom utbildningsvetenskap som arbetar med storskaliga internationella studier. Fullständig information om COMPEAT finns endast på de internationella sidorna.
Om COMPEAT
Under de senaste 40 åren har ett stort antal internationella jämförelser genomförts av elevers kunskaper och färdigheter inom olika områden av organisationer som IEA och OECD, och både antalet undersökningar och antalet deltagande länder är växande.
Resultaten från dessa undersökningar har haft stort utbildningspolitiskt genomslag, och de insamlade materialen utgör en mycket värdefull resurs för forskningen. Bland annat på grund av att dessa material är svåra att hantera och analysera har deras potential dock inte till fullo tagits tillvara inom forskningen. Syftet med det planerade projektet är att skapa förutsättningar för analyser av data från de komparativa studierna genom att bygga upp och förbereda databaser för analys, samt genom att medverka till uppbyggnad av analyskompetens genom kurser, workshops och seminarier.
Huvuduppgifterna för detta centrum är att skapa bättre förutsättningar för fördjupade analyser genom att:
- Bygga upp databaser för analys.
- Förbereda databaser för analys.
- Sprida analytisk kompetens genom kurser, workshops, och seminarier.
Följande huvuduppgifter kommer att vara i fokus:
- Skapa databaser. Data för de olika studierna finns nu tillgängliga i form av ett mycket stort antal filer, med data från elever, lärare, skolor osv. Ett första steg är att länka samman data på ett sådant sätt att det är lätt att göra uttag av analyserbara data. Inom ramen för arbetet med andra stora projekt vid IPD har en betydande kompetens utvecklats att skapa sådana databaser. De databaser som i första hand kommer att läggas upp är data från de IEA-projekt där Sverige medverkat från och med 1970; PISA 2000 och 2003; och de två Assessment of English-studierna, vilka genomförts vid IPD. Databaserna måste också dokumenteras och underhållas, och program måste skapas för uttag av data. För dessa uppgifter kommer en databasadministratör (40 %) att behövas under de tre åren.
- Förbereda för analys. Varje studie innehåller ett stort antal variabler, vilka är avsedda att mäta ett mer begränsat antal begrepp (t ex elevernas sociala bakgrund, eller attityd till läsning). I vissa fall är de variabler som är avsedda att mäta samma sak sammanförda till olika typer av index. Som visats av Hansen, Rosén och Gustafsson (i tryck) kan emellertid mycket vinnas i tolkbarhet, hanterbarhet, och precision genom att skapa individuella faktorpoäng på basis av latenta variabelmodeller. Detta kräver en stor initial arbetsinsats, men ger stora ekonomiska och vetenskapliga fördelar på lite sikt. En annan viktig uppgift är att genom olika ekvivaleringsmetoder föra över resultat från olika studier på en gemensam skala (se t ex Gustafsson & Rosén, i tryck). Det förberedande arbetet under denna punkt innebär sålunda att skapa ett slags vetenskapliga "halvfabrikat" eller byggstenar som kan användas i flera olika studier. Sådant arbete är endast i begränsad utsträckning möjligt att publicera i vetenskapliga tidskrifter, men kräver ändå vetenskaplig kompetens och erfarenhet. Resursbehovet uppgår till ca 50% av heltid under vart och ett av åren.
- Bygga upp analyskompetens. Seminarier och workshops kommer att genomföras, vilka dels kommer att fokuseras på innehåll i och användning av databaserna, dels på olika analysmetoder. Ett annat sätt att bygga upp analyskompetens är att ge forskare i de olika projekten rådgivning och hjälp med problemlösning.
