Det er mange tiltak som har blitt gjennomført for å få ned frafallet i videregående opplæring. Dessverre er de sjeldent innført på en måte som gjør det mulig å vurdere om tiltakene har fungert etter hensikten. Dersom en skole innfører et tiltak og opplever at frafall går ned i etterkant, kan man ikke nødvendigvis si at dette skyldes selve tiltaket, i og med at det kan ha vært helt andre ting som skjedde samtidig og som gjorde at frafallet gikk ned.

Les Frafall i videregående opplæring – en systematisk kunnskapsoversikt

Vi kan si at det er en sammenheng, et sammenfall i tid, mellom tiltaket og redusert frafall, men ikke at det tiltaket førte til redusert frafall – en kausal sammenheng.

Ved å bruke metoder som viser om det er en kausal sammenheng mellom tiltak og frafall, får vi vite både om noe har fungert og hvor godt det har fungert. Dette er viktig fordi ethvert tiltak konkurrerer med andre tiltak som også krever ressurser.

Noen av metodene som benyttes for å finne en kausal sammenheng er forklart nedenfor. I neste del gjennomgår vi funn fra effektstudier om tiltak mot frafall i videregående skole. Tiltakene er delt inn i grupper av intervensjoner: målrettede tiltak, generelle tiltak, fritt skolevalg, skolestruktur, insentiver og informasjon.

Resultatene fra disse studiene lar seg ikke nødvendigvis oversette til norske forhold. Studiene forteller oss hvordan et tiltak har fungert i en bestemt kontekst, men ikke hvordan tiltaket fungerer i en norsk kontekst. Mange tiltak retter seg mot svake elever, men utfordringene til disse elevene er ikke nødvendigvis de samme som for svake elever i Norge. I noen tilfeller har vi allerede tilsvarende ordninger i Norge som de som studeres, men selv i tilfeller der det allerede er kunnskap om effekten av tiltak har hatt så langt trenger ikke en utvidelse av et tiltak gi samme resultater som de en fikk ved innføring av tiltaket.

Dersom tiltak innføres i norske skoler er det viktig å tenke på hvordan det skal evalueres. Det helt grunnleggende poenget er at for å kunne evaluere, og dermed lære om effekter, må tiltak innføres på en måte som gjør at vi kan si noe om hva resultatet ville ha vært i fravær av tiltaket. Det viktigste grunnlaget for dette legges gjennom å være bevisst hvordan gjennomføre systematiske forsøk ved innføring av tiltaket. Skal det randomiseres, og i så fall skal det randomiseres på elevnivå eller skolenivå? Hvor mange elever/skoler må inngå i forsøket for å kunne si noe om effekten av tiltaket? Hvordan kan vi sikre at tiltaket virkelig randomiseres? Studiene belyser ikke bare potensielle tiltak, men også hvordan slike tiltak kan evalueres.

Metoder for å finne en kausal sammenheng

I det følgende går vi gjennom noen teknikker for å finne kausale sammenhenger. Hensikten med denne gjennomgangen er både å forklare tilnærminger som er brukt i de konkrete studiene som omtales senere i dokumentet, samt å gi innspill i hvordan gjennomtenkt tiltaksdesign kan bidra til evaluerbarhet og dermed gi et grunnlag for bedre evaluering og prioritering.

Troverdige effektevalueringer gir sammenlignbare data for i hvilken grad forskjellige tiltak har påvirket relevante utfallsmål,
f.eks. gjennomføring av videregående opplæring. God tiltaksutforming, kombinert med administrative data for gjennomføring, gir dermed et godt grunnlag for prioritering.

Dette er imidlertid ikke tilstrekkelig for å lære hvorfor forskjellige tiltak har (eller ikke har) virket. Slik kunnskap er svært relevant blant annet for å kunne videreutvikle og forbedre tiltak. Dersom en ønsker kunnskap om hvorfor og på hvilken måte et tiltak har virket må evalueringen utvides, typisk med flere datakilder. F.eks. kan en ved å sende spørreundersøkelser til elever som deltar i et veldesignet tiltak lære om tiltaket har påvirket elevenes arbeidsvaner, motivasjon, selvfølelse osv. Ved å intervjue elever eller lærere kan en lære om opplevde endringer på skolen.

Det ideelle eksperiment

Dersom vi innfører tiltak for en elev, ønsker vi å vite hva som ville ha skjedd med den samme eleven dersom tiltaket ikke hadde blitt innført. Dette er det ideelle eksperimentet, og forskjellen mellom hva som skjer med eleven i hvert tilfelle er det vi kan kalle effekten av tiltaket. Dessverre er det ikke mulig å observere begge tilstander, da eleven enten påvirkes av tiltaket eller ikke. Forskere forsøker allikevel å komme så nært et slikt ideelt eksperiment som mulig for å si noe om effekten av tiltak.

Randomisert kontrollstudie.

Det nest beste vi kan gjøre er et randomisert kontrollert eksperiment. Dette går ut på at man tilfeldig velger noen elever/skoler som får et tiltak og plasserer dem i en treatment-gruppe, mens andre elever/skoler tilfeldigvis ikke får tiltaket og plasseres i en kontroll-gruppe.

Dersom utvalget av elever/skoler er stort nok, og det virkelig er helt tilfeldig hvilken gruppe de havner i, så vil en enkel sammenligning av utfallene mellom treatment-gruppen og kontroll-gruppen være effekten av tiltaket. Levitt et al. (2012) bruker denne metoden til å randomisere både hvem som mottar insentiver til å gjøre det bedre på skolen og hvordan insentivene en utformet. Wolf et al. (2013) utnytter at det var oversøking til et voucher program og at plassene derfor ble fordelt med et lotteri. Det var dermed tilfeldig hvem som fikk og ikke fikk tilbud om plass, og en sammenligning av gruppene viser oss effekten av å få et tilbud om å gå på en voucher skole, gitt at man søkte om plass.

Regression discontinuity

En annen metode er å  bruke et regression-discontinuity (rd) design. Dette går ut på at man sorterer elever/skoler i treatment- og kontrollgrupper basert på et endimensjonalt krav, slik at de som f.eks. akkurat kommer over kravet havner i kontroll-gruppen mens de som akkurat ikke kommer over kravet haver i treatment-gruppen. Hvis elevene/ skolene som ligger rett over og rett under kravet er ganske like på alle andre måter, vil en sammenligning av disse gruppene kunne vise oss effekten av tiltaket.

K. Cortes et al. (2014) utnytter en test som bestemte hvorvidt man skulle ha en dobling av matteundervisningen og bruker et regression discontinuity design til å sammenligner elever som akkurat kom over testgrensen med de som akkurat kom under.

Difference in differences

En tredje metode er et difference-in-differences (dd) design. Her ser man på f.eks. på forskjellen imellom grupper som påvirkes ulikt av et tiltak (den første forskjellen) over tid (den andre forskjellen). Dersom et tiltak implementeres på noen skoler og ikke på andre, kan man se på om forskjellen mellom skolene har økt før og etter tiltaket. Dersom skolene som innfører tiltaket opplever en reduksjon i frafall i forhold til skolene som ikke innfører tiltaket etter at tiltaket er innført kan man si at dette er en effekt av tiltaket. Haraldsvik (2014) bruke denne metoden for å studere effekten av innføringen av fritt skolevalg i Hordaland, slik at Hordaland sammenlignes med fylker uten fritt skolevalg (første forskjell) før og etter innføringen (andre forskjell).

Matching

En fjerde metode er matching. Dette er en metode som prøver å etterligne et eksperiment ved at man identifisere en kontrollgruppe som ligner på den gruppen som har blitt påvirket av et tiltak. For hver elev som f.eks. er med i et voucher program kan man forsøke å finne en annen elev som er så lik denne eleven som mulig basert på observerbare kjennetegn og plassere denne eleven i en kontrollgruppe. På denne måten lager man en fiktiv kontrollgruppe som ligner på treatment-gruppen i alle observerbare kjennetegn og kan da finne effekten av tiltaket ved å sammenligne de to gruppene. Begrensningen til denne metoden er at dersom noen ikke-observerbare kjennetegn er avgjørende for å havne i treatment-gruppen og som også påvirker variabelen av interesse (frafall) vil vi ikke fange opp den sanne effekten av tiltaket. Cowen et al. (2013) studerer effekten av et voucher program ved å matche elever fra samme nabolag og med tilnærmet likt testresultat.

Instrumentvariabel

En femte metode er instrumentvariabel (iv) estimering. Her prøver man å finne en variabel som påvirker hvorvidt elevene blir påvirket at tiltaket, men som ikke har en effekt på utfallet av interesse, og utnytter denne variasjonen til å finne en effekt av tiltaket. Brugård (2013) bruker avstand til skole som en Iv variabel der antakelsen er at man påvirkes mer av fritt skolevalg jo nærmere man bor skolene, men uten at avstand til skole har en egen påvirkning på frafall.

En del analyser av forskjellige tiltak forsøker å isolere kausale sammenhenger ved å ta hensyn til forskjeller knyttet til andre kjennetegn, f.eks. kjønn, bosted, foreldres utdanning og innvandringsbakgrunn. Dette kan gjøres f.eks. ved regresjonsanalyse, og ligner på matching. Det vil imidlertid typisk være umulig å ta hensyn til alle relevante forskjeller og dermed isolere kausale sammenhenger, hvis ikke forskeren har svært god kontroll på hvordan og hvorfor forskjellige elever deltar/ikke deltar i tiltak. Eielsen et al. (2013) diskuterer dette i forbindelse med effektevaluering av overgangsprosjektet i ny giv, og illustrerer også rd, dd og matching.

Grupper av intervensjoner

I det følgende vil vi diskutere noen grupper av tiltak, basert på nyere internasjonal forskningslitteratur.

I kapittel 3.6 i rapporten som omhandler den systematiske kunnskapsoversikten beskrives utfordringene knyttet til å inkludere økonomisk forskning i kunnskapsoversikten. Vi viser til kapittel 3.6 for en oversikt over kilder til disse studiene.

Det har vist seg krevende å få en oversikt over og oppsummere forskningslitteraturen, så listen er ikke uttømmende. Den vil uansett aldri kunne være uttømmende for alle mulige tiltak som kan vurderes brukt i norsk skole. Vi håper imidlertid å ha fanget opp en del studier som til sammen viser flere mulige typer av tiltak, som hver for seg ser ut til å ha hatt effekter på frafall (evt. På utfall som predikerer frafall, slik som skulking og skoleprestasjoner) og som sammen kan illustrere noen mulige tilnærminger.

For hver gruppe av tiltak oppsummerer vi kortfattet den generelle motivasjonen bak tiltakene og referer til utvalgte hovedpunkter fra de forskjellige studiene. Til slutt diskuterer vi forhold knyttet til en eventuell implementering i norsk skole. Vi diskuterer noen studier av forskjellige målrettede tiltak i noe mer detalj enn de øvrige gruppene av tiltak.

Vi gjør i liten grad noen eksplisitt evaluering av studiene i det følgende. Et kriterium for å være inkludert er imidlertid at studiene har en tilnærming som gjør det troverdig at de fanger opp kausale sammenhenger av tiltakene som studeres, og ikke andre forhold som er forskjellig over tid eller mellom elever. I noen tilfeller der resultatene er spesielt usikre kommenterer vi dette eksplisitt.

Som diskutert innledningsvis så er effekter fra tidligere studier ikke nødvendigvis overførbare til norsk skole da både elevmasse, forutsetninger og institusjonelle forhold kan bidra til andre resultater. Det at det er påvist effekter av tiltakene under tidligere tyder likevel på at de har et potensiale for å være effektive, også i norsk skole. Oppsummert: vi tror det her er både konkrete tiltak og ideer til tiltak som er verdt et forsøk, i hvert fall hvis forsøket er utformet på en måte som lar oss lære av det.

Målrettede tiltak

Dette er tiltak som retter seg mot grupper av elever som har forskjellige problemer som gjør det mindre sannsynlig at de fullfører videregående. Dette kan være faglige problemer eller andre problemer, som at elevene er involvert i kriminalitet. Disse elevene utgjør en mindre del av den samlede elevmassen. Tiltakene er typisk mer intensive og krever vesentlig mer ressursbruk per deltaker enn de generelle tiltakene diskutert under. Til gjengjeld har tiltakene ofte sterkere effekter på frafall (innen de mindre elevgruppene).

Den første gruppen av tiltak er tiltak rettet mot faglige ferdigheter, typisk intensivundervisning i matte (K. Cortes et al. (2014); Cook et al. (2015); De Haan (2014); se også omtale av Falch m.fl., 2014, under generelle tiltak eksamensordninger).

K. Cortes et al. (2014) studerer effekten av en dobling av timetallet i matte i det første året av videregående i Chicago. Tiltaket kalles «double dose algebra», og fokuserer på muntlig framstilling av matematiske begreper. Elevene har vanlig matteundervisning, men får også ytterligere undervisning i egne grupper, totalt gir dette 90 min matteundervisning hver dag. Forfatterne understreker at denne undervisningen støttet opp under den ordinære, og ikke f.eks. tok sikte på å fylle tidligere hull (i motsetning til «remedial courses»). I forbindelse med tiltaket ble det også utarbeidet undervisningsmateriell og kurset lærere. I sum inneholdt tiltaket mange av de samme elementene som overgangsprosjektet i ny giv, men begrenset til matematikk, og med økt timetall i dette faget. Elevene fikk ikke mer undervisning totalt, de ekstra timene matematikkundervisning kom på bekostning av valgfag (som f.eks. kunst og håndverk).

Fotnote: videregående i Chicago

Forfatterne oppsummerer studien på http://educationnext.Org/a-double-dose-of-algebra/

Fotnote: undervisningsmateriell og kurset lærere.

Det finnes en mer omfattende beskrivelse av tiltaket i K. Cortes et al. (2014). En eldre beskrivelse av programmet finnes i https://ccsr.uchicago. Edu/sites/default/files/publications/double%20dose-7%20final%20082610.Pdf

Totalt omfatter studien 9700 elever fra 73 skoler. 44 prosent av elevene deltar i tiltaket, som i prinsippet tilbys den svakestpresterende halvparten av elevene. Det er ikke slik at bare elever i den svakestpresterende halvparten faktisk deltar, men når forfatterne studerer elever rundt medianen, dvs. Sammenligner elever som så vidt er i den svakestpresterende halvparten med de som så vidt ikke er det, finner de at sannsynligheten for å delta faller fra omtrent 60 til drøye 20 prosent. Dette gjør at det er stor forskjell i deltagelsessannsynlighet for elever som i utgangspunktet er (nesten) like. Forfatterne bruker denne diskontinuiteten (rd) som et instrument (iv) for å studere effekten av å delta i tiltaket.

Antagelsen er at det ikke er noe annet som endrer seg brått rundt medianen, slik at forskjeller i resultater er drevet av forskjellen i deltagelsessannsynlighet på omtrent 40 prosentpoeng. Studien finner at blant elevene som fikk ekstraundervisning i matte var det omtrent 10 prosentpoeng flere som fullførte enn blant tilsvarende andre elever (fullføring økte fra ca. 60 til 70 prosent). Effekten var konsentrert blant elever med svake leseferdigheter. Forfatterne finner videre effekter på faglige prestasjoner, både i matematikk og andre fag. Effekten på fullføring er imidlertid større enn hva en kunne vente ut fra effekten på faglige prestasjoner.

Cook et al. (2015) studerer et randomisert kontrollert eksperiment der det gis opplæring (tutoring) etter en modell fra Match education. To elever får regelmessig intensiv matteopplæring av en veileder. Match education rekrutterer veiledere som er villig til å jobbe for relativt lav lønn. De har som regel ikke har formell undervisningskompetanse, men de understreker at modellen med to elever per veileder reduserer behovet for denne kompetansen. Opplæringen varer i en time per dag hver dag i skoleåret slik at matteundervisningen økte med opp mot 165 timer i året. I likhet med studien til K. Cortes et al. (2014) ble elevene tatt ut av vanlig undervisning. 2718 gutter ved 12 videregående skoler i Chicago deltok i studien. Forfatterne finner at deltakelse i veiledningen har en sterk effekt på skoleprestasjoner, med matteresultater økte med 0,2-0,3 standardavvik (i en norsk karakterfordeling svarer det til omtrent like mange karakterpoeng). I tillegg var det halvparten så sannsynlig at elevene strøk i matte og lavere sannsynlighet for at de strøk i andre fag som henger sammen med sannsynligheten å fullføre videregående.

Fotnote: Match education

 Http://www.matcheducation.org/

De Haan (2014) studerer en nederlandsk ordning der skoler får betydelige ekstra midler for oppfølging av svakt presterende elever. Skolen sto fritt til å velge hvordan resursene skulle brukes og de ble ofte brukt til å undervise de svake elevene i mindre grupper. De Haan bruker en uvanlig form for analyse, som gjør at hun ikke finner et entydig effektestimat. Hun kan imidlertid konkludere med at de ekstra ressursene øker andelen elever som består avsluttende eksamen med minst 2-5 prosentpoeng, muligens vesentlig mer.

Den andre gruppen av tiltak er hva vi kan kalle mentorprogrammer (Heller et al. (2013); Van der Steeg & Van Elk (2012); Rodriguez-Planas (2012)). Mentorprogrammer er typisk tiltak som er ment å Bidra til kontakt med gode rollemodeller, påvirke deltagernes selvfølelse og atferd mer generelt og er ikke bare knyttet til faglige resultater.

Heller et al. (2013) studerer tiltaket «Becoming a man» (bam)  i et randomisert kontrollert eksperiment der deltakerne var unge gutter fra belastede områder med høy kriminalitet i chicago. Tiltaket besto av at deltakerne fikk anledning til å omgås gode rollemodeller i tillegg til at de deltok i kognitiv adferdsterapi, som skulle bidra til å bevisstgjøre dem rundt egne tankemåter (fremme metakognisjon) og reaksjonsmønstre. Det var også et tilbud om sportslige aktiviteter etter skoletid. Forfatterne understreker betydningen av kognitiv adferdsterapi, og ønsket å undersøke om dette kunne forebygge uønsket adferd som fravær, vold og frafall. Programmet besto av inntil 27 sesjoner med varighet 1 time, en gang per uke, og deltakerne forlot annen undervisning for å delta i programmet (forfatterne skriver at dette var en motivasjon for mange deltagere). Hver gruppe hadde maksimalt 13 deltakere og i snitt var deltakerne til stede ved 13 sesjoner. 2740 gutter var med i studien, enten i kontroll eller treatment gruppen, og ca. Halvparten av elevene i treatment gruppen deltok  i programmet. Studien finner effekter av tiltaket på skoleprestasjoner på inntil 0,2 standardavvik, og beregner basert på dette at fullføring av videregående kan øke med inntil 10 prosentpoeng (fra et nivå på omtrent 50 prosent).

Fotnote: 13 sesjoner

For en nærmere beskrivelse av programmet, se s. 10-12 i Heller et al. (2013).

Fotnote: «Becoming a man» (bam)

Tiltaket ble organisert av youth guidance (yg) og World Sport chicago (wsc). Programmet er oppsummert på http://www.youth-guidance.org/our-programs/b-a-m-becoming-a-man/

Van der Steeg & Van Elk (2012) studerer et eksperiment fra nederland der elever på yrkesfag deltok i et mentorprogram. I programmet hadde elevene en mentor med høy utdannelse som jobbet med blant annet studieteknikk og studieveiledning. Oppfølgingen var intensiv, med to veiledere som til sammen uførte et årsverk i hver klasse. Veilederne hadde i snitt 18 års erfaring som lærere, og et flertall jobbet som lærere ved starten av eksperimentet. Veiledningen var sammensatt, veilederne hadde kontakt med elevene på skolen, hjemme og i lære i bedrift, og omfattet både studieteknikk og andre forhold. Bl.a. Bidro veilederne til å finne egnede lærebedrifter, og fulgte opp elever ved fravær. En lokal koordinator samord net veilederne og fulgte opp resultatene. 450 elever deltok i eksperimentet, og de finner at et års deltakelse i mentorprogrammet reduserte frafall i videregående med 7 prosentpoeng, fra 17 til 10 prosent, sammenlignet med kontrollgruppen.

Fotnote: fulgte opp resultatene

For en detaljert beskrivelse av programmet, se s. 7 i van der Steeg & Van Elk (2012).

Rodriguez-Planas (2012) studerer langtidseffektene av et kontrollert randomisert eksperiment der svake elever var med i et mentorprogram og mottok finansielle incentiver, Quantum opportunity Program. Flere studier har funnet effekter av programmet på kort sikt, denne studien finner at flere av effektene forsvant på lang sikt. Mens det fremdeles var positive effekter for jenter på lang sikt, var det samme ikke tilfellet for gutter.

Tiltakene beskrevet over er intensive tiltak som krever betydelige ressurser. Ekstrafinansieringen som de Haan (2014) studerer, for eksempel, øker finansieringen per elev med mer enn 50 prosent, med ytterligere eur 4000 fra et grunnbeløp på eur 7000. For gjennomføring av programmer vil det typisk være nødvendig med instruksjonsmanualer, trening av instruktører etc. Van der Steeg & Van Elk (2012)  skriver at ekstrainnsatsen knyttet til veiledning er omtrent et årsverk per klasse, eller eur 3000 per elev og år. Cook et al. (2015) beregner kostnaden ved programmet til usd 3800 (som kan reduseres til usd 2500 ved innføring i større skala). Tiltaket i heller et  al. (2013) er mindre kostbart, forfatterne skriver at dette koster omtrent usd 1100 per deltager.

Der tiltaket i Van der Steeg & Van Elk (2012) baserer seg på veiledere med spesialkompetanse, har Cook et al. (2015) en eksplisitt diskusjon om avveiningen mellom voksentetthet og formell kompetanse: ettersom voksentettheten er så stor (1:2) mener forfatterne her at det er nødvendig med mindre formell kompetanse. Dette forutsetter imidlertid at det finnes nødvendig materiell (kursmateriell, manualer som beskriver programmet og veiledernes rolle). Forfatterne kommenterer også at personlige egenskaper ved veilederne er viktige, og at det er uklart i hvor stor skala programmet kan innføres. I veiledningen i Heller et al. (2013) er det i snitt 15 elever som er tilordnet til hver gruppe, men færre som faktisk deltar, i snitt 8 deltagere per sesjon med en veileder. Heller et al. (2013) vektlegger også at programmet kan gjennomføres av høyskoleutdannede generelt, med bruk av veiledningsmanualer. Organisasjonen som gjennomførte tiltaket foretrakk imidlertid veiledere med utdanning innen psykologi eller sosialt arbeid.

Ettersom disse tiltakene er ressurskrevende og rettet mot bestemte målgrupper må det utarbeides kriterier for deltagelse. Disse kan være ganske forskjellige i en norsk og amerikansk kontekst: det er ikke sikkert at det finnes elevgrupper i Norge som svarer til ungdom som vokser opp i fattige bydeler i chicago med høy kriminalitet. Det kan likevel hende at tiltakene som virker der er relevante, f.eks. brukes kognitiv adferdsterapi og metakognitive teknikker også i andre sammenhenger enn ifm. Kriminalitet, men det kan også være nødvendig med en tilpasning. I tillegg er det verdt å merke seg at gode kriterier sannsynligvis bidrar til bedre effekt og kostnadseffektivitet, og at klare kriterier kan bidra til evaluerbarhet og legge et grunnlag for læring (jf. f.eks. K. Cortes et al. (2014)).

Generelle tiltak

Dette er tiltak som retter seg mot alle eller store grupper av elever, og ikke spesielt elever med forskjellige former for utfordringer. Tidligere store reformer, som Kunnskapsløftet, inneholder slike elementer.

Eksempler diskutert under er uttrekk til eksamen (Falch et al., 2014), krav til fraværsregistrering (De Witte & Csillag, 2014) endringer i pensum (Görlitz & Gravert, 2015), lengde på obligatorisk skolegang (Cabus & De Witte, 2011) og innføring av international baccalaureate (K. E. Cortes et al., 2013).

Falch et al. (2014) finner at å komme opp i matteeksamen på ungdomsskole reduserer frafall i videregående med omtrent 0,7 prosentpoeng. Det er tilfeldig hvilket fag elever kommer opp i til eksamen på ungdomsskolen, og de utnytter dette til å studere forskjellen mellom studenter som kom opp i matte og studenter som kom opp i språk. Studenter som kom opp i matte har større sannsynlighet for å fullføre videregående, å starte på høyere utdanning og å starte på naturvitenskaplige studier enn studenter som kom opp i språk. Forfatterne finner en sterkere effekt for elever i årskull som hadde lengre tid til forberedelser etter offentliggjøring av eksamen, og tolker effekten som en effekt av kortvarig, intensiv trening i matte. Obligatoriske eksamener kan imidlertid også føre til at færre elever fullfører og består. Papay et al. (2010) finner tegn til økt frafall for noen elevgrupper som følge av obligatorisk eksamen i matematikk i Massachusetts.

Et studie av De Witte & Csillag (2014) ser på en reguleringsendring der det ble strengere krav til fraværsføring ved skolene i amsterdam. Denne reguleringen førte til at snille skoler måtte bli mye strengere med fraværsføringen, mens strenge skoler ikke måtte endre seg i like stor grad. Dette utnytter de til å si noe om effekten av fraværsføring på frafall, og finner tegn til at økt fraværsføring fører til noe lavere frafall.

Et annet studie fra Nederland, Cabus & de Witte (2011), ser på effekten av å øke obligatorisk skolegang med et år, slik at studenter ikke lenger hadde muligheten til å forlate skolen ved fylte 17 men måtte vente til de fylte 18. De finner ingen klar effekt på elevene som må forbli i skolen, men elever som har mulighet til å slutte i skolen gjør dette i større grad, fordi det blir enklere for ungdom å finne jobb.

Görlitz & Gravert (2015) bruker en difference-in-differences metodologi til å valuerer effekten av en læreplanreform som økte kravene til basisfagene i videregående skole i en tysk stat. De finner at reformen fører til økt frafall blant både jenter og gutter selv om effekten ikke er vedvarende for gutter.

K. E. Cortes et al. (2013) studerer effekten av international Baccalaureate (ib) programmet på offentlige skoler i chicago og utnytter at det ble innført ved ulike skoler til ulik tid med en difference-in-differences design. De finner at innføringen av ib programmet førte til redusert frafall, men kan ikke skille på om dette er en effekt av endring i pensum eller nivådeling av elever (skolestruktur) da de studerer effekten på alle elevene på skolen, både de i og utenfor Ib programmet.

Felles for studiene vi diskuterer her er at de har forholdsvis små effekter på frafall. Flere av studiene gir heller ikke helt klare resultater, f.eks. ved at effektene de finner er på grensen til å kunne være tilfeldige variasjoner, eller at effektene bare finnes blant bestemte elevgrupper. Ettersom tiltakene er rettet mot en omfattende elevpopulasjon kan likevel selv små effekter være betydningsfulle. Flere av tiltakene har en begrenset kostnad, slik at de kan være kostnadseffektive selv ved små effektstørrelser. Tiltakene er i stor grad en type reguleringer som eventuelt kunne vært innført sentralt av Kd. Noen av tiltakene er det vanskelig for en skoleeier å forsøke systematisk mens det for andre tiltak helt klart er mulig.

Fritt skolevalg

I områder med flere skoler kan det være forskjellig grad av fritt skolevalg. Fritt skolevalg kan motiveres ved at det er forskjeller mellom både skoler og elever, f.eks. i fokus på fag, sosialt miljø etc. Og at elevene selv er de beste til å vurdere hvor de vil passe inn. En beslektet motivasjon er at elever som bor i ressurssvake områder skal kunne velge bort den (særlig i internasjonal sammenheng ofte tilsvarende ressurssvake) lokalskolen. En siste motivasjon er at fritt skolevalg utsetter skolene for press: Skolene må overbevise potensielle elever om at de er gode, for at ikke elevene skal velge andre skoler.

Det finnes noe forskning på valg blant offentlige skoler. Lavy (2010, 2015) studerer innføring av fritt skolevalg i deler av tel aviv (israel), og finner at dette øker fullføring av videregående med 3-6 prosentpoeng, i tillegg til å bedre skoleprestasjoner, skolemiljø og også resultater i høyere utdanning og arbeidsmarked. Deming et al. (2011) bruker et lotteridesign til å studere effekten av fritt skolevalg i et fylke i usa og finner tegn til en positiv effekt på blant annet fullføring av videregående. Effekten er konsentrert blant jentene. Brugård (2013) finner at norske elever som har større grad av skolevalg (ved at de både har flere skoler i nærheten og har et opptakssystem som ikke begrenser valg til de nærmeste skolene) i større grad fullfører videregående (fullføring øker med omtrent 2 prosentpoeng), og også har en bedre resultatutvikling gjennom videregående. Haraldsvik (2014) finner at økt valg, og derfor økt betydning av grunnskoleresultater, fører til bedre resultater i grunnskolen.

I internasjonal forskning er skolevalg i stor grad knyttet opp til valg av private skoler. Disse er ofte ansett å ha høyere kvalitet enn (mange) offentlige skoler, men krever også egenbetaling som gjør dem vanskelig tilgjengelige for familier med lav inntekt. En rekke studier har sett på effektene av å gi subsidier til elever («vouchers») for å gå på privatskoler og på effektene av at elever kommer inn på subsidierte privatskoler («charter schools»). Effektene er blandet. Det finnes imidlertid en del studier (Cowen et al., 2013; Wolf et al., 2013) som tyder på at elever som får en «voucher», som typisk er elever fra lavinntektsfamilier, oppnår bedre resultater.

Cowen et al. (2013) studerer effekten av et voucher program ved å matche elever fra samme nabolag og med tilnærmet likt testresultat. De finner at studenter som fikk muligheten til å gå på en «voucher» skole hadde større sannsynlighet for å fullføre videregående og fortsette til høyere utdanning. Matching erstatter ikke et randomisert eksperiment og resultatene bør dermed tolkes med forsiktighet da det er mulig matching ikke har kunnet kontrollere for viktige forskjeller mellom elevene.

Wolf et al. (2013) utnytter at det var oversøking til et voucher program og at plassene derfor ble fordelt med et lotteri. Det var tilfeldig hvem som fikk og ikke fikk tilbud om plass, og en sammenligning av gruppene viser effekten av å få tilbud om å gå på en «voucher» skolen, gitt at man søkte om plass. Studien finner at elevene som fikk tilbud om plass hadde større sannsynlighet for å fullføre videregående, 82% blant lotteritapere og 70% blant lotterivinnere; en forskjell på 12 prosentpoeng. Blant de som faktisk benyttet seg av tilbudet var forskjellen 21 prosentpoeng.

For «charter schools» er det lite tegn til en generell effekt, men visse typer skoler ser ut til å oppnå svært gode resultater. Vi diskuterer disse i mer detalj senere, under skolestruktur.

Brugård (2013); Haraldsvik (2014); Lavy (2010, 2015) tyder på at å la elever velge skoler fritt (og konkurrere på karakterer om opptak) kan bidra til økt gjennomføring. Den internasjonale forskningen på vouchers er vanskelig å overføre direkte, ettersom tilbudet av privatskoler i Norge er svært begrenset. En tolkning av noen av effektene kan imidlertid være at en del elever med svak bakgrunn har nytte av å komme inn på andre skoler enn sine lokale skoler. Dette kan oppnås f.eks. gjennom forskjellige typer bonuspoeng eller kvoter for bestemte grupper (som brukes i noen grad ved opptak til høyere utdanning).

Å gi noen elevgrupper større valg på denne måten vil kunne begrense andre elevgruppers valg, ettersom færre skoleplasser blir tilgjengelig for disse. Det tilsier at slike tiltak vil kunne ha både vinnere og tapere. Gevinst og tap trenger imidlertid ikke være symmetriske, f.eks. hvis elevene som får større valg i utgangspunktet er på marginen mellom å fullføre/ikke fullføre.

Skolestruktur

Hvordan skolen er strukturert kan ha en effekt på Videregående frafall. Det kan handle om hvilket trinn man bytter fra en skole til en annen (Schwerdt & West, 2013), omorganisering (Barrow et al., 2013; Bloom & Unterman, 2014; Dee, 2012) eller skoler med annet innhold og pedagogikk (Angrist et al., 2012; K. E. Cortes et al., 2013; Dobbie & Fryer Jr, 2011; Fryer Jr, 2011).

En studie av Schwerdt & West (2013) sammenligner elever i kombinerte skoler med elever som bytter skole fra barneskole til ungdomsskole og fra ungdomsskole til videregående og finner at frafall i videregående øker ved å gå fra en skole til en annen, og at dette er mer skadelig for yngre og svakere elever.

Flere byer i USA har forsøkt å gjøre noe med lavt presterende skoler, og dette har ført til initiativ der de prøver å bygge opp skolen på nytt, enten ved å gjennomføre store reformer (Dee, 2012) eller ved at store skoler deler seg opp i flere mindre skoler samtidig med at det gjennomføres store endringer (Barrow et al., 2013; Bloom & Unterman, 2014). Dee (2012) studerer effekten av at lavt presterende videregående skoler mottok store resurstilskudd dersom de gjennomførte omfattende reformer og finner at dette førte til økte skoleresultater. Barrow et al. (2013) og Bloom & Unterman (2014) studerer reformer der store videregående skoler ble pålagt å omorganisere seg til mindre enheter i henholdsvis Chicago og New York og finner at dette har en positiv effekt på gjennomføring.

Det er blandede resultater om effekten av å komme inn på subsidierte privatskoler («charter schools») (Betts & Tang, 2011), men noen av charter skolene finner store positive effekter. Felles for dem er at de hører til en «no excuses» modell som kjennetegnes ved et den har et akademisk fokus med høye forventninger, har mer veiledning, klarer å få tak i og beholde flinke lærere og har lengre skoledager. Dobbie & Fryer Jr (2011) undersøker hva som korrelerer med charter skoler som lykkes, og finner at det ikke er klassestørrelse, ressurser og lærerkvalifikasjoner, men heller høye forventninger, veiledning og hyppige tilbakemeldinger. Angrist et al. (2012) studerer 41 «Knowledge is power» skoler som følger en «no excuses» modell og finner positive effekter på skoleresultater. Fryer jr (2011) forsøker å innføre en lignende modell på 20 lavt presterende offentlige skoler i Texas og finner også i dette tilfellet en positiv effekt på skoleresultater.

Selv om disse studiene viser at noe fungerer, er det vanskelig å vite hva som har fungert og hvorfor. Skolene i New York og Chicago ble mindre, men de fikk også ny ledelse som fikk muligheten til å ansette de lærerne de ville ha med seg. I tillegg kunne den nye ledelsen i stor grad bestemme hvordan skolen skulle organiseres. Charter skolene som finner positive effekter har mange elementer som skiller dem fra andre skoler. Mye endrer seg på en gang, og selv om studiene finner en positiv effekt, kan vi ikke nødvendigvis vite hvilke elementer som var avgjørende – skolestørrelse, ledelse, omorganisering, veiledning, lærere, forventninger eller kanskje litt av alt.

I og med at vi ikke vet hva som har fungert og hvorfor, er det ikke klart hvordan funnene i disse studiene lar seg overføre til en norsk kontekst. Allikevel kan det være verdt å merke seg fellestrekkene for skolene som lykkes da dette kan gi en indikasjon på hva som også kan lykkes i Norge.

Insentiver

Det er flere grunner til at skoleelever kan yte for liten innsats. Det kan f.eks. hende de ikke ser muligheter for å lykkes, at de undervurderer betydningen av framtidige resultater (f.eks. fullføring av videregående) eller betydningen av innsats i dag for framtidige resultater. Det kan også hende at de tar inn over seg konsekvenser for seg selv, men undervurderer eller ikke fullt ut verdsetter konsekvenser for samfunnet. Manglende fullføring av videregående er funnet å føre til redusert yrkesdeltagelse og inntekt. For den enkelte elev vil dette i noen grad motsvares av trygdeordninger, slik at inntektstapet blir mindre for eleven enn for samfunnet. Dette kan føre til at noen elever føler en for svak motivasjon for å fullføre, selv om det vet at dette har konsekvenser for framtidig yrkesdeltagelse. I slike tilfeller kan det være relevant å gi elevene en tilleggsmotivasjon for å prestere og yte. Av lignende grunner kan det også være ønskelig å stimulere til større innsats fra foreldre eller lærere.

Insentiver rettet mot alle disse gruppene er studert i internasjonal forskning. Levitt et al. (2012) studerer et eksperiment der elever eller deres foreldre fikk finansielle insentiver for å prestere bedre. Dette hadde en positiv effekt på skoleresultater for en del elever, men elevene følges ikke lenge nok til å studere frafall. Insentivene i denne studien hadde karakter av premier, enten i form av mindre pengebeløp eller som pokaler e.l. Dee (2011) studerer et program i en amerikansk stat der stønadsutbetalinger til elevers familie avhenger av at elevene går på skolen. Dette kan potensielt gi vesentlig sterkere insentiver. Det var problemer med gjennomføringen av eksperimentet, men der det ble gjennomført som planlagt finner forfatteren at elevene ble lengre i skolen og at fravær ble redusert med omtrent 3,5 prosentpoeng.

Fryer Jr et al. (2012) studerer et eksperiment der lærere fikk bonuser. En gruppe lærere fikk bonuser etter skoleåret basert på hvordan elevene hadde prestert mens en annen gruppe lærere fikk bonuser på begynnelsen av skoleåret som de mistet dersom elevene ikke presterte godt nok. I det første tilfellet hadde bonusordningen ingen effekt, men i det andre tilfellet, hvor lærerne mistet bonusen dersom elevene underpresterte, førte ordningen til en stor økning i matteresultater på mellom 0,2 og 0,4 standardavvik.

Studiene referert over illustrerer at insentiver kan påvirke innsats og skoleresultater. Insentiver, i form av avskrivning av studielån/omgjøring til stipend brukes og har blitt brukt i utstrakt grad i høyere utdanning. Insentiver knyttet til trygdeordninger og støtte fra lånekassen er sannsynligvis vanskelig for en skole eller skoleeier å eksperimentere med. Det er imidlertid mulig å innføre andre typer insentiver, jf. Oslos ordning med belønning for elever som står på fag i løpet av sommerferien. En del insentivordninger kan sannsynligvis rettes mot bare deler av elevmassen, for eksempel knyttet til bestemte kriterier eller ved at de innføres for utvalgte skoler.

Selv om insentiver har et klart potensiale for å påvirke atferd i ønsket retning har de også åpenbare utfordringer, og det kan være komplisert å utforme gode insentiver. En bekymring er i hvilken grad ytre belønning fortrenger elever og læreres indre motivasjon. Sterke insentiver kan både ha dramatiske konsekvenser for de som omfattes og motivere til juks. I mindre ekstreme tilfeller er det fortsatt en risiko for at insentivene fører til en overdreven oppmerksomhet mot det de er rettet mot, på bekostning av andre målsetninger. Studiene referert over peker på flere utfordringer og muligheter. F.eks. ser insentiver ut til å ha sterkest effekt for de som er

Nær grensen for belønning, og mindre for elever som i utgangspunktet presterer vesentlig svakere eller bedre. Det er sannsynligvis utfordrende å utforme insentiver som motiverer alle elever.

Informasjon og foreldreinvolvering

Bakgrunnen for tiltakene diskutert under er at foreldre ikke har tilstrekkelig informasjon, eller at informasjonen ikke er tilstrekkelig lett tilgjengelig. Å gi dem mer informasjon kan bidra til at de involveres mer, noe som igjen kan bidra til at barna presterer bedre.

Bergman (2014) studerer effekten av at foreldre får omfattende og lett tilgjengelig informasjon om deres barns skoleprestasjoner, fravær mm. Blant annet på e-post og SMS. Forfatteren finner at dette bedret både foreldrenes oversikt og involvering samt elevens arbeidsvaner og skoleprestasjoner (som økte med nesten 0,2 standardavvik). Forfatteren understreker at dette er lite ressurskrevende tiltak, som dermed gir stor effekt i forhold til kostnadene.

Avvisati et al. (2014) studerer et fransk tiltak der det Ble arrangert møter mellom foreldre og skolen, med den hensikt å få foreldrene mer involvert. Dette reduserte skulking med omtrent 25 prosent. Goux et al. (2014) studerer et eksperiment med svake elever på ungdomstrinnet i Paris. Elevene og foreldrene til elevene i intervensjonsgruppen ble invitert til å delta på to møter med rektor om deres videre skolevalg. Intervensjonen førte til at elevene var mer tilbøyelige til å velge yrkesfag, hadde mindre sannsynlighet for å repetere året og mindre sannsynlighet for å droppe ut av videregående (redusert med 25-40 prosent)

Studiene viser at små tiltak som gir foreldrene bedre informasjon kan ha betydelige effekter på valg og resultater. Her er det vesentlige poenger i detaljutformingen av tiltaket, som at det er omfattende, kontinuerlig og lett tilgjengelig informasjon (Bergman, 2014) eller at møtene holdes kort tid før eleven skal velge videre utdanningsretning og at møtene gis ekstra tyngde ved at rektor deltar (Goux et al., 2014). Tiltak som diskutert over kan sannsynligvis forholdsvis lett innføres også i Norge. Dette er også tiltak som krever lite ressurser. Sannsynligvis kan tiltak også innføres på en systematisk forskjellig måte til forskjellige elevgrupper eller ved forskjellige skoler, slik at tiltakene kan sammenlignes og evalueres. Lovverket kan gi begrensninger på i hvilken grad foreldre kan informeres uten elevens samtykke. Selv om studiene referert over fokuserer på foreldreinvolvering, kan det imidlertid også tenkes tilsvarende tiltak som gjør relevant informasjon lett tilgjengelig på viktige tidspunkt for elevene selv, ikke for foreldre.

Litteraturhenvisninger

Angrist, J. D., Dynarski, S. M., Kane, T. J., Pathak, P. A., & Walters, C. R. (2012). Who benefits from kipp? Journal of Policy analysis and management, 31(4), 837-860.

Avvisati, F., Gurgand, M., Guyon, N., & Maurin, E. (2014). Getting parents involved: A field experiment in deprived schools. The review of economic studies, 81(1), 57-83.

Barrow, L., Claessens, A., & Schanzenbach, D. W. (2013). The impact of chicago’s small high school initiative: National Bureau of economic research.

Bergman, P. (2014). Parent-child information frictions and human capital investment: evidence from a field experiment: Working paper.

Betts, J. R., & Tang, Y. E. (2011). The effect of charter Schools on student achievement: a meta-analysis of the literature. Center on reinventing Public education.

Bloom, H. S., & Unterman, R. (2014). Can small high schools of choice improve educational Prospects for disadvantaged students? Journal of policy analysis and management, 33(2), 290-319.

Brugård, K. H. (2013). Does school choice Improve student performance?

Cabus, S. J., & De Witte, K. (2011). Does school time matter?—on the impact of compulsory education age on school dropout. Economics of education review, 30(6), 1384-1398.

Cook, P. J., Farkas, G., Fryer, J. R. G., Guryan, J., Ludwig, J., Mayer, S., . . . Steinberg, L. (2015). Not Too late: Improving academic outcomes for disadvantaged youth. University of Chicago, Northwestern University Working Paper series wp-15-01.

Cortes, K., Goodman, J., & Nomi, T. (2014). Intensive math instruction and educational attainment: long-run impacts of double-dose algebra: national Bureau of economic research.

Cortes, K. E., Moussa, W. S., & Weinstein, J. M. (2013). Educating bright students in urban schools. Economics of education review, 37, 286-297.

Cowen, J. M., Fleming, D. J., Witte, J. F., Wolf, P. J., & Kisida, B. (2013). School vouchers and Student attainment: evidence from a state-mandated study of milwaukee’s parental choice program. Policy studies Journal, 41(1), 147-168.

 

De Haan, M. (2014). The effect of additional funds for low-ability pupils a nonparametric bounds analysis. The economic Journal.

De Witte, K., & Csillag, M. (2014). Does anybody notice? On the impact of improved truancy reporting on school dropout. Education economics, 22(6), 549-568.

Dee, T. (2012). School turnarounds: evidence from the 2009 Stimulus: national Bureau of economic research.

Deming, D. J., Hastings, J. S., Kane, T. J., & Staiger, D. O. (2011). School choice, school quality and postsecondary attainment: National Bureau of economic research.

Dobbie, W., & Fryer Jr, R. G. (2011). Getting beneath the veil of effective schools: evidence from new york city: national Bureau of economic research.

Eielsen, G., Kirkebøen, L., Leuven, E., Rønning, M., & Raaum, O. (2013). Effektevaluering av intensivoppæringen i overgangsprosjektet. Ny giv.

Falch, T., Nyhus, O. H., & Strøm, B. (2014). Causal effects of mathematics. Labour economics, 31, 174-187.

Fryer Jr, R. G. (2011). Injecting successful charter school strategies into traditional public schools: a field experiment in Houston: national Bureau of economic research.

Fryer Jr, R. G., Levitt, S. D., List, J., & Sadoff, S. (2012). Enhancing the efficacy of teacher incentives through loss aversion: a field experiment: national Bureau of economic research.

Goux, D., Gurgand, M., & Maurin, E. (2014). Adjusting your dreams? The effect of School and Peers on dropout behaviour.

Görlitz, K., & Gravert, C. (2015). The effects of increasing the standards of the high school curriculum on school dropout: Discussion paper, School of Business & Economics: Economics.

Haraldsvik, M. (2014). Does performance-based admission incentivize students?

Heller, S., Pollack, H. A., Ander, R., & Ludwig, J. (2013). Preventing youth violence and dropout: a randomized field experiment: national Bureau of economic research.

Lavy, V. (2010). Effects of free choice among public schools. The Review of economic studies, 77(3), 1164-1191.

Lavy, V. (2015). Long run effects of free School choice: college attainment, employment, earnings, and Social outcomes at adulthood: National Bureau of Economic Research.

Levitt, S. D., List, J. A., Neckermann, S., & Sadoff, S. (2012). The behavioralist goes to school: leveraging behavioral economics to improve educational performance: National Bureau of Economic Research.

Papay, J. P., Murnane, R. J., & Willett, J. B. (2010). The consequences of high school exit examinations for low-performing urban students: evidence from Massachusetts. Educational evaluation and policy analysis, 32(1), 5-23.

Rodriguez-Planas, N. (2012). Longer-term impacts of mentoring, educational services, and learning incentives: evidence from a randomized trial in the united States. American economic Journal: Applied Economics, 4(4), 121-139.

Schwerdt, G., & West, M. R. (2013). The impact of alternative grade configurations on student outcomes through middle and high school. Journal of Public Economics, 97, 308-326.

Van Der Steeg, M., & Van Elk, R. (2012). Does intensive coaching reduce school dropout? Evidence from a randomized experiment. Netherlands Bureau for Economic Policy Analysis, CPB discussion paper 224.

Wolf, P. J., Kisida, B., Gutmann, B., Puma, M., Eissa, N., & Rizzo, L. (2013). School vouchers and student outcomes: Experimental evidence from Washington, DC. Journal of policy Analysis and Management, 32(2), 246-270.