Český systém povinného vzdělávání v mezinárodním kontextu
Czech educational system in the international context
bachelor thesis (DEFENDED)

View/ Open
Permanent link
http://hdl.handle.net/20.500.11956/80679Identifiers
Study Information System: 164478
Collections
- Kvalifikační práce [18349]
Author
Advisor
Referee
Břízová, Pavla
Faculty / Institute
Faculty of Social Sciences
Discipline
Economics and Finance
Department
Institute of Economic Studies
Date of defense
14. 6. 2016
Publisher
Univerzita Karlova, Fakulta sociálních vědLanguage
Czech
Grade
Very good
Keywords (Czech)
PISA, vzdělávání, ekonometrie, SAR, ČRKeywords (English)
PISA, education, econometrics, SAR, ČRTato bakalářská práce analyzuje vliv vybraných proměnných na výsledky z PISA šetření. Práce popisuje krátkou existenci PISA šetření, shrnuje výsledky z PISA šetření se zaměřením na agregovatelné proměnné a také se zabývá kritikou PISA šetření. Práce poskytuje zasazení českého systému povinného vzdělávání do mezinárodního kontextu výsledků a zjištění PISA šetření. Ekonometrickou analýzou na základě panelových dat 44 států účastnících se PISA šetření z let 2006, 2009 a 2012 byla potvrzena mezinárodní autokorelace výsledků PISA šetření, významně pozitivní vliv ekonomického, sociálního a kulturního zázemí a negativní vliv nerovnosti v distribuci bohatství ve společnosti. Pro tento účel byl použit prostorový autoregresní model využívající metodu odhadu maximální věrohodnosti. Powered by TCPDF (www.tcpdf.org)
This bachelor thesis analyses the impact of chosen variables on results from PISA. The thesis describes the short existence of PISA, summarizes the results from PISA with aiming on aggregatable variables and also deals with critique of PISA. The thesis provides the insertion of the czech system of compulsory education in the international context of results and findings of PISA. Econometrics analysis based on panel data of 44 countries participating in PISA from years 2006, 2009 a 2012 were confirmed international autocorrelation in results of PISA, significantly positive impact of economic, social and cultural background and negative impact of the inequality in the distribution of wealth in society. For this purpose was used spatial autoregressive model using maximum likelihood estimation method. Powered by TCPDF (www.tcpdf.org)