Správa zo zahraničnej pracovnej cesty 

1. Účastník zahraničnej pracovnej cesty:	
Meno, priezvisko, titul:	Michal Hajdúk, Mgr. 
Organizácia: 	Národný ústav certifikovaných meraní vzdelávania, Žehrianska 9, Bratislava 5
Pozícia: 	Odborný zamestnanec pre štatistické spracovanie dát a analýzy 2.7.
Znalosť jazykov: 	anglický B2

2. Zahraničná pracovná cesta (ZPC):
Štát, mesto:	Praha, Česká republika
Vykonaná v dňoch:	19. – 22.05.2013
Názov prijímajúcej organizácie: 	ACREA CR, spol. s r.o.
Účel cesty: 	účasť na vzdelávacom kurze Analýza kategorizovaných dát I.a II. a Hierarchické lineárne modelovanie
Spôsob financovania: z rozpočtu NÚCEM a z prostriedkov štrukturálnych fondov EÚ spolufinancované fondom:  Európsky sociálny fond, Operačný program Vzdelávanie, Prioritná os: 1 Reforma systému vzdelávania a odbornej prípravy, Opatrenie: 1.1 Premena tradičnej školy na modernú, projekt: „Hodnotenie kvality vzdelávania na základných a stredných školách v SR v kontexte prebiehajúcej obsahovej reformy“,  ITMS kód Projektu: 26110130309.

3. Rámcový program pobytu:
Trojdňový vzdelávací kurz prebiehal v čase od 9:00 do 16:30. Vzdelávanie tvorili dva na seba nadväzujúce kurzy Analýza kategorizovaných dát I. a Analýza kategorizovaných dát II. Posledný deň služobnej cesty sme sa zúčastnili kurzu Hierarchické lineárne modelovanie.

4. Stručný priebeh kurzu:

1.	Analýza kategorizovaných dát I.
•	analytické otázky a príklady kontingenčných tabuliek
•	kontingenčné tabuľky 2x2 – komparácie a asociácie (symetria vs. asymetria)
•	chí kvadrát testy, testy hypotéz
•	meranie intenzity vzťahu
•	pomer šancí (odds, odds ratio)
•	párované javy
•	tabuľky RxS – očakávané početnosti, analýza reziduí, znamienkové schémy
•	príprava dát
2.	Analýza kategorizovaných dát II.
•	triedenie tretieho stupňa
•	parciálne závislosti
•	korešpondenčná analýza
•	tvorba vlastných tabuliek v moduli Custom Tables
•	rozhodovacie stromy

3.	Hierarchické lineárne modelovanie
•	Vysvetlenie hierarchického modelu a a možnosti jeho využitia.
•	Teoretické východiská
•	Štatistické východiská
•	Analýza variancie a a kovariancie
•	Zmiešané modely
•	Fixný predpoklady
•	Náhodné koeficienty
•	Zmiešané modely
•	Overovanie rôznych modelov – analýza variancie a kovariancie
Kurzy pozostávali z osobitných blokov. Počas kurzu sme viedli diskusie, kde sme si mohli overiť prípadné nejasnosti.

5. Odporúčané závery:

Vzdelávací kurz bol veľmi dobre organizovaný. Kurz nám umožnil lepšie pochopenie štatistických procedúr. Prezentácie boli vyvážené z pohľadu aplikácie postupov v samotnom programe SPSS a porozumenia matematických východísk. Spoločnosť ACREA CR ponúka široké spektrum ďalších vzdelávacích kurzov v rozmanitých oblastiach prípravy a analýzy dát. Absolvovanie ďalších kurzov by určite prispelo k skvalitneniu štatistických analýz merania výsledkov vzdelávania.

6. Prehľad prinesenej dokumentácie a miesto jej uloženia:
1. Prezentácie
2. Osvedčenie o absolvovaní kurzu
- dostupné v kancelárii č. 811, AC Petržalka, objekt B, Röntgenova 3751/26, Bratislava  

7. Osobitne vyhotovený očakávaný prínos ZPC:
Kurz nám priniesol hlbšie pochopenie problematiky analýzy kategorizovaných dát. 

Absolvovanie kurzu analýz kategorizovaných dát výrazne rozšíril poznatky v tejto oblasti. Na kurze nám boli predstavené viaceré nové štatistické testy, s ktorými je možné pracovať v špecifických prípadoch (Fischerove testy, McNemmarove testy, Odds ratio a pod.) Napríklad prostredníctvom Odds ratio môžeme porovnávať pravdepodobnosti správneho vyriešenia úlohy na základe pohlavia. V súčasnosti používame na overenie medzi pohlavných rozdielov viacero štatistických procedúr. Zaradenie ďalšej procedúry určite prispeje k  skvalitneniu analýz pilotných testovaní. Veľmi pozitívne hodnotíme aj analýzu parciálnych asociácií. Ktorú môžeme využiť pri analýze nepravých vzťahov medzi nominálnymi premennými.

Absolvovanie kurzu Hierarchické lineárne modelovanie nám umožní v rámci analýz v aktivite 2.7 odhadovať príčiny a vplyvy premenných na výkon žiakov. Prostredníctvom týchto analýz môžeme odhadovať veľkosť vplyvu premenných na úrovni žiaka (pohlavie, známka) a taktiež na vyššej úrovni, čo môže predstavovať napríklad vplyv triedy, resp. školy, do ktorej žiak chodí. Postupy hierarchického lineárneho modelovania je možné využiť aj pri odhadovaní pridanej hodnoty školy. Veľkým prínosom kurzu bolo, že štatistické postupy boli vysvetľované na dátach, ktoré sa zaoberali meraním vo vzdelávaní (PISA 2003).

Celkovo absolvovanie kurzov hodnotíme ako mimoriadne prínosné a určite poznatky získané z kurzov použijeme pri analýzach našich dát.

8. Spôsob zverejnenia výsledkov ZPC, prenos získaných informácií
Zverejnené na intranete

Svojím podpisom súhlasím so zverejnením správy na internete.

Správu vypracovala: 	Mgr. Michal Hajdúk

Dátum: 	28.05.2013

Správu schválil:	Mgr. Martin Marko