Masteroppgave - IKT-støttet læring
-
Upload
havar-eidslott -
Category
Documents
-
view
458 -
download
15
description
Transcript of Masteroppgave - IKT-støttet læring
EN ANALYSE AV
OSLOPRØVEN I DIGITAL KOMPETANSE
OG IDENTIFISERING AV BAKENFORLIGGENDE
ÅRSAKER TIL PRØVERESULTATENE
HÅVAR EIDSLOTT
Masteroppgave i IKT-støttet læring
Høgskolen i Oslo og Akershus
Fakultet for lærerutdanning og internasjonale studier
Seksjon for digital kompetanse
Håvar Eidslott - 2012 - HiOA
2
EN ANALYSE AV
OSLOPRØVEN I DIGITAL KOMPETANSE
OG IDENTIFISERING AV BAKENFORLIGGENDE
ÅRSAKER TIL PRØVERESULTATENE
HÅVAR EIDSLOTT
Masteroppgave i IKT-støttet læring
Høgskolen i Oslo og Akershus
Fakultet for lærerutdanning og internasjonale studier
Seksjon for digital kompetanse
Mai 2012
Håvar Eidslott - 2012 - HiOA
3
Forord Tusen takk til alle ansatte og forelesere på seksjon for digital kompetanse for mange interessante
og spennende foredrag og oppgaver. Jeg har satt stor pris på den vennlige og positive stemningen
på seksjonen. Takk til alle medstudenter for godt samarbeid. Det har vært svært lærerike år.
Jeg vil også takke min mentor Leikny Øgrim, som har gitt god støtte og veiledning gjennom hele
arbeidet med masteroppgaven.
Tusen takk til kollegaer og ledelse ved Nøklevann skole, som har lagt til rette for at jeg kunne
gjennomføre studiet, og som hver dag bidrar til et strålende arbeidsmiljø.
Til slutt: Tusen takk til min kjære familie som har måttet holde ut med en mann og pappa
nedgravd i bøker og papirer i flere måneder. Nå skal jeg konsentrere meg om dere igjen.
Håvar Eidslott
Oslo, mai 2012
Håvar Eidslott - 2012 - HiOA
4
Innholdsfortegnelse
Figurliste* 7!
Sammendrag* 9!
1*Innledning* 10!
1.1#Egen#bakgrunn# 10!
1.2#Bakgrunn#for#oppgaven# 10!
1.3#Problemstilling# 13!
1.3.1!Underspørsmål!i!analysen!av!osloprøven! 14!
1.3.2!Underspørsmål!i!kvantitativ!del! 14!
2.*Digital*kompetanse*og*vurdering* 16!
2.1#Digital#kompetanse# 16!
2.1.1!Å!kunne!bruke!digitale!verktøy! 16!
2.1.2!Digital!kompetanse!og!de!mange!definisjonene! 17!
2.1.3!Digital!kompetanse!i!osloprøven! 21!
2.1.4!Digital!kompetanse!i!denne!oppgaven! 24!
2.2#Osloprøveforskning# 25!
2.2.1!ITU!Monitor!analyse!2009! 25!
2.2.2!Rapport!om!resultater!fra!prøven!i!2011! 27!
2.3#Summativ#og#formativ#vurdering# 28!
2.4#Vurderingsforskning# 32!
2.4.1!“We!can!do!in!nanoseconds!what!ought!not!be!done!at!all”! 32!
2.4.2!"Norge!er!ingen!kunnskapsnasjon"! 34!
3.*Metode* 37!
3.1#Kvalitativ#metode# 38!
3.2#Kvantitativ#metode# 39!
3.2.1!Enheter,!respondenter!og!populasjon! 39!
3.2.2!Utvalg,!svarrespons!og!bortfall! 39!
3.2.3!Operasjonalisering,!variabler!og!verdier! 40!
3.2.4!Reliabilitet!og!validitet! 41!
3.2.5!Analysemetoder! 42!
Håvar Eidslott - 2012 - HiOA
5
3.2.6!SPSS! 45!
4.*Analyse*av*osloprøven*i*digital*kompetanse* 46!
4.1#Hvorfor#testes#det?# 46!
4.2#Reliabilitet#i#testing# 46!
4.3#Validitet#i#testing# 49!
4.4#Problemer#rundt#validitet#og#reliabilitet#i#testing# 53!
4.5#Spørsmålstyper#i#osloprøven# 54!
4.6#Problemer#rundt#oppgaveformuleringer#i#prøven# 65!
4.7#Tekniske#problemer#og#andre#vanskeligheter#rundt#prøven# 72!
4.8#Oppsummering#av#prøveanalysen# 72!
5.*Spørreundersøkelsen:*Innhenting*av*data*fra*skolene* 75!
5.1#IKTPansvarlig#som#respondent# 75!
5.2#Operasjonalisering,#variabler#og#målenivå# 75!
5.3#Utsendelse,#identifisering#og##purringer# 77!
5.4#Svarrespons#og#feilmargin# 79!
6.*Presentasjon*av*data* 81!
6.1#Osloprøvens#resultater# 81!
6.2#Sammenligning#av#datagrunnlag# 81!
7.*Analyse* 82!
7.1##Histogrammer# 82!
7.1.1!Datarom! 82!
7.1.2!Lett!tilgjengelige!maskiner!og!totalt!tilgjengelige!maskiner!pr!elev! 84!
7.1.3!Interaktive!tavler!og!prosjektor!i!klasserommene! 85!
7.2#Hypoteser# 86!
7.3#Korrelasjonsanalyse#med#hypotesetesting# 87!
7.3.1!Elever!pr!lett!tilgjengelig!datamaskin! 88!
7.3.2!Elever!pr!totalt!tilgjengelige!maskiner! 89!
7.3.3!Antall!timer!på!datarommet! 90!
7.3.4!Generalisering!til!populasjonen! 90!
7.3.5!Oppsummering!av!korrelasjonsanalysen! 91!
7.4#Nasjonale#prøver#og#osloprøven# 92!
Håvar Eidslott - 2012 - HiOA
6
8.*Tolkning*av*analyseresultater* 98!
9.*Avslutning* 100!
10.*Litteratur* 102!
11.*Vedlegg* 106!
Håvar Eidslott - 2012 - HiOA
7
Figurliste Figur*1:*TPACKOmodellen*(Koehler*2011)* 19!
Figur*2:*Digital*KompetanseOpyramide*(Baltzersen*2007)* 20!
Figur*3:*Enkel*tilfeldig*utvelgelse! *Figur*4:*Stratifisert*utvelgelse* 40!
Figur*5*:*Reliabilitet*i*testing*(McMillian*2001:*67)* 47!
Figur*6:*Høy*og*lav*validitet*og*reliabilitet*i*testing*(Airasian*2005:*19)* 49!
Figur*7:*Validitet*i*testing*(McMillian*2001:*61)* 50!
Figur*8:*Trykk*på*riktig*stedOoppgave* 55!
Figur*9:*Følg*lenken,*søk,*og*lesOoppgave*(tallet*viser*akseptert*verdi)* 55!
Figur*10:*Nettsiden*elevene*blir*sendt*til*i*følg*lenkenOoppgaven* 56!
Figur*11:*Statistisk*Sentralbyrås*forside*(ssb.no)* 57!
Figur*12:*Sett*sammen*riktige*ord*til*bildeneOoppgave* 58!
Figur*13:*Kopier*og*søkOoppgave* 59!
Figur*14:*Tabellavlesningsoppgave* 60!
Figur*15:*Flervalgsoppgave* 61!
Figur*16:*Kopier*og*limOoppgave* 61!
Figur*17:*Koordinatoppgaver* 62!
Figur*18:*Tell*punkter*i*en*punktlisteOoppgave* 63!
Figur*19:*Oversikt*over*oppgavetyper*i*osloprøven* 64!
Figur*20:*Nettvettoppgave*1* 67!
Figur*21:*Nettvettoppgave*2* 68!
Figur*22:*KildekritikkOoppgave* 70!
Figur*23:*Nettvettoppgave*3*og*4* 70!
Figur*24:*Kopier*og*limOoppgave*der*svaret*like*gjerne*kan*skrives*inn* 71!
Figur*25:*Spørreskjema*med*krav*om*innfylling*av*skolekode*og*individuell*kode* 78!
Figur*26:*Utsnitt*av*Google*Docs*regnearket,*med*skolekode*(retusjert*bort),*individuell*kode*og*
respondentenes*svar*på*tre*av*spørsmålene* 79!
Figur*27:*Tid*på*datarom*1.*Trinn! **Figur*28:*Tid*på*datarom*2.*trinn* 83!
Figur*29:*Tid*på*datarom*3.*Trinn! **Figur*30:*Tid*på*datarom*4.*trinn* 83!
Figur*31:*Gjennomsnittlig*antall*timer*på*datarom*fra*1.**til*4.*trinn* 84!
Figur*32:*Spredningsplott*osloprøven/prosjektorer* 86!
Figur*33:*Korrelasjon*osloprøven/elever*pr*lett*tilgjengelig**datamaskin* 88!
Figur*34:*Korrelasjon*osloprøven/totalt*tilgjengelige*datamaskiner* 89!
Figur*35:*Korrelasjon*osloprøven/antall*timer*på*datarommet* 90!
Håvar Eidslott - 2012 - HiOA
8
Figur*36:*Spredningsplott*osloprøven/nasjonal*prøve*i*lesing* 93!
Figur*37:*Spredningsplott*nasjonal*prøve*i*lesing/andel*med*annet*morsmål*enn*norsk* 94!
Figur*38:*Spredningsplott*osloprøven/andel*med*annet*morsmål*enn*norsk* 95!
Figur*39:*Spredningsplott*osloprøven/nasjonal*prøve*i*regning* 96!
Figur*40:*Eksempel*på*oppgave*fra*nasjonal*prøve*i*regning* 97!
Figur*41:*Korrelasjon*osloprøven/nasjonale*prøver* 97!
Håvar Eidslott - 2012 - HiOA
9
Sammendrag Osloprøven i digital kompetanse er en test som de siste årene har blitt gjennomført på hele 4.
trinn og VG1 i Oslo. Prøven er digital og er utformet med oppgaver som forsøker å måle
forskjellige aspekter av elevenes kunnskap innenfor IKT, fra grunnleggende ferdigheter til
nettvett og kildekritikk. I denne masteroppgaven, som konsentrerer seg om prøven for fjerde
trinn, gjennomfører jeg en analyse av prøvens form og innhold, og diskuterer prøvens
reliabilitets- og validitetsnivå ved å se på den i lys av vanlige retningslinjer for vurdering og Ola
Erstads definisjon av digital kompetanse.
Oppgaven inneholder også en kvantitativ analyse som ser nærmere på hvordan osloprøvens
resultater henger sammen med tilgangen til IKT-utstyr og resultater fra nasjonale prøver. Denne
delen av oppgaven er delvis basert på eget innsamlet tallmateriale og delvis på offentlig
tilgjengelig informasjon.
Hovedfunn i oppgaven er at osloprøven i lav grad måler det som faller inn under begrepet digital
kompetanse, slik det normalt defineres av forskere både i inn- og utland. Digital kompetanse er
et bredt begrep med et komplekst innhold, og osloprøven, med sin lukkede og binære rett/galt-
spørsmålsform kan ikke i tilstrekkelig grad brukes for å si noe om elever har høy eller lav digital
kompetanse.
Oppgaven viser også at det er svært lav statistisk sammenheng mellom hvordan skolene er utstyrt
med datamaskiner og annet IKT-utstyr, og hvordan tilgangen til utstyret prioriteres for 1. til 4.
trinn. Det er derimot en høy statistisk sammenheng mellom hvordan skolene scorer på
osloprøven i digital kompetanse og nasjonale prøver i blant annet lesing. I oppgaven diskuterer
jeg denne avhengigheten mellom gode leseferdigheter og osloprøvens resultater, og kommer
frem til at osloprøven har større gyldighet som et mål på leseferdigheter enn som et mål på
digital kompetanse.
Håvar Eidslott - 2012 - HiOA
10
1 Innledning
1.1 Egen bakgrunn Jeg er utdannet lærer ved Høgskolen i Bergen, og har siden 2006 jobbet på ulike trinn ved
Nøklevann skole i Oslo. Tidligere har jeg vært kontaktlærer, men har de siste årene fungert som
både faglærer og IKT-ansvarlig ved skolen. Som IKT-ansvarlig har jeg ansvaret for at
dataparken fungerer som den skal, samtidig som jeg hjelper kolleger og elever med alt fra å sette
i en strømkabel til introduksjon i interaktive tavler og gjennomføring av nasjonale prøver. Jeg
underviser også en klasse i IKT. Jeg synes det er en krevende oppgave. Mye av datautstyret
trekker på åra, det er knapt med ressurser, og ofte er både jeg og mine kolleger for opptatt til å
kunne gi eller motta god hjelp. Likevel trives jeg i rollen, og det fyller hverdagene med mye
variert arbeid.
Jeg har alltid hatt en interesse for IKT, og det å kunne utnytte de mulighetene datamaskiner gir i
pedagogisk sammenheng mener jeg bidrar til å gjøre undervisningen min bedre. Jeg føler jeg er
på trygg grunn når jeg jobber med datamaskiner, men når det kommer til å koble IKT opp mot
pedagogikk lærer jeg stadig noe nytt. Jeg tok et årskurs i pedagogisk bruk av IKT ved HiO i
2009, og etter det fikk jeg svært lyst til å fortsette med en masterutdannelse i samme tema.
1.2 Bakgrunn for oppgaven “Å kunne bruke digitale verktøy” er en grunnleggende ferdighet (Utdanningsdirektoratet 2006),
og det er skolenes plikt å innarbeide IKT i alle fag i skolen. For å kunne gjøre det må skolene ha
tilstrekkelig tilgang til IKT-utstyr. Oslo har tatt et skritt i riktig retning med innkjøringen av
InnsIKT-ordningen som danner en felles plattform for alle skolene i kommunen. InnsIKT ble
innført i 2002, og ifølge utdanningsetatens egne nettsider står InnsIKT for Innsats for pedagogisk
bruk av IKT i Osloskolen. Utdanningsetatens overordnede mål er at alle elever skal bruke IKT
målrettet og fleksibelt i læringsarbeidet. En forutsetning for dette er å høyne elevenes
kompetanse og legge til rette for økt bruk av IKT i undervisningen (Utdanningsetaten 2009).
Håvar Eidslott - 2012 - HiOA
11
InnsIKT-ordningen har sikret alle skoler fiberoppkobling mot Internett, en felles
læringsplattform i Fronter og en datamaskinpark i grunnskolen som ifølge Kvalitetsportalen1 nå
dekker 2,5 elever per datamaskin i gjennomsnitt (Kvalitetsportalen 2011). Dette
gjennomsnittstallet sier derimot ikke noe om den faktiske tilgangen til datamaskiner for elevene,
i tillegg til at skolene jobber på forskjellige måter med IKT i fagene og på trinnene.
Noen av forskjellene har sin årsak i den enkle grunn at skolebygningene ikke er like. Noen skoler
har plass til datarom som kan romme en hel klasse, og andre har plassert bærbare maskiner i
klasserommene. Gjennomsnittstallet fra kvalitetsportalen har også en svakhet i at det ikke
forteller noe om alder på utstyret. Gamle maskiner er trege maskiner, noe som blant annet gjør at
mange lærere dropper å bruke PC i undervisningen (Zachariassen 2012). Godkjent produktliste2 i
InnsIKT inneholder i år fremdeles maskiner som kom på markedet i 2007, som Dells Vostro
1000. Denne maskinen fases først ut til sommeren 2013. 5 år gamle maskiner gir ingen god
brukeropplevelse, og kan heller ikke kjøre noe annet enn Windows XP, et operativsystem som i
år fyller 11 år.
Hvordan skolene prioriterer ressursene har også noe å si for elevens tilgang til IKT. For første-
og andreklassinger er det ikke lett å logge på datamaskiner med brukernavn og passord, noe
InnsIKT-løsningen krever. Det kan gjøre det vanskelig å bruke IKT i undervisningen på skoler
som prioriterer datarom foran datamaskiner på klasserommene. Om skolene prioriterer tilgang til
utstyr til mellomtrinnet foran småskoletrinnet vil den faktiske tilgangen til datamaskiner også
minske, og gjennomsnittstallet på 2,5 elever per maskin vil dermed ikke gjenspeile virkeligheten.
Osloprøven i digital kompetanse3 er utviklet av ITU4 og ble gjennomført for første gang høsten
2007. Hensikten med prøven var å kartlegge elevenes kompetanse i forhold til den
1 Kvalitetsportalen Oslo er et nettstedet for å finne informasjon om resultater og ressursbruk knyttet til den enkelte 2 Godkjent produktliste (GPL) er en oversikt over godkjente klienter, datamaskiner og software i InnsIKT. 3 Heretter også kalt kun osloprøven
Håvar Eidslott - 2012 - HiOA
12
grunnleggende ferdigheten, å kunne bruke digitale verktøy (ITU 2007). Denne kartleggingen var
ny i Norge, og det var lite av det andre steder i verden5. Det fantes en del egenrapportering om
digital kompetanse, men ITU mente dette ikke var reliabelt, blant annet på grunn av at det ofte er
et stort sprik mellom det vi sier vi behersker og det vi faktisk gjør i praksis. De anså
flervalgsoppgaver som et mer reliabelt mål fordi elevene faktisk må løse oppgaver (Hatlevik
2009a).
Jeg har selv vært med på å gjennomføre denne prøven. Da vi fikk resultatene havnet skolen vår
litt over gjennomsnittet i score. Vi hadde brukt IKT jevnlig i undervisningen, elevene behersket
alt fra basale oppgaver, som å logge seg inn, til det å kunne modellere i Google Sketchup.
Likevel havnet vi midt på treet. Hvorfor gjorde vi det? Brukte vi for lite IKT? Brukte vi IKT på
feil måte? Var utstyret ikke godt nok? Kunne det være noe med prøven? Dette er spørsmål jeg
ble sittende igjen med, og som jeg nå har hatt muligheten til undersøke.
Formålet med denne oppgaven er å se nærmere på hva osloprøven faktisk måler og årsakene til
forskjellene i score på skolenivå. I første del vil jeg analysere osloprøven og diskutere om den
kan brukes til å danne et reliabelt og valid mål for elevenes digital kompetanse. I andre del vil
jeg gjennomføre en kvantitativ analyse av skolenes IKT-forhold, med vekt på elevene i
småskolens faktiske tilgang til IKT. Analysen vil være basert på eget innsamlet tallmateriale, og
jeg vil knytte dette opp mot skolenes score på osloprøven i digital kompetanse. Prøven ble
gjennomført våren 2011 og tallmaterialet ble samlet inn påfølgende høst. Denne delen av
oppgaven inneholder også en sammenligning av osloprøvens resultater og resultatene fra
nasjonal prøve i blant annet lesing.
En kvantitativ undersøkelse har historiske røtter i et positivistisk syn på vitenskap. Selv anser jeg
læring som noe som skjer i sosiale sammenhenger, og epistemologisk er jeg derfor mye nærmere
en sosial konstruktivist enn en positivist. Jeg er av den oppfatning at enkelte kunnskaper, ideer
4 Forsknings- og kompetansenettverk for IT i utdanning (ITU) er en nasjonal FoU-enhet innen feltet IKT og utdanning 5 Australia hadde utviklet prøver i “Digital Literacy” (Hatlevik 2009a)
Håvar Eidslott - 2012 - HiOA
13
og holdninger som vi formidler i skolen er svært viktige og ytterst verdifulle selv om vi ikke kan
tallfeste og rangere dem. Når det er sagt er jeg på ingen måte kategorisk negativ til testing,
hverken i liten eller stor skala. Prøver og undersøkelser kan gi nyttig informasjon, men det er
viktig at man er ærlig på hva tallfestet kunnskap kan og ikke kan forklare.
Jeg avgrenser dermed oppgaven til å omfatte en analyse av selve prøven, og en kvantitativ
analyse av fysiske IKT-forhold sett opp mot prøvens resultater. Denne avgrensingen danner
grunnlag for en overordnet problemstilling og tre underspørsmål som blir beskrevet i de neste to
kapitlene.
1.3 Problemstilling Denne oppgaven handler om osloprøven i digital kompetanse. Det jeg ønsker å se nærmere på er
hvordan prøven forsøker å måle det komplekse begrepet digital kompetanse. Hvordan går prøven
frem for å operasjonalisere innholdet i begrepet, hva er det prøven faktisk måler gjennom de
oppgavene som er gitt og hvordan tolkes resultatene? Samtidig er jeg interessert i hva som kan
være årsaken til at prøveresultatet varierer mellom skolene. Hva er det som påvirker resultatene?
Hvorfor scorer noen skoler høyt, og andre lavt? Kan det være fysiske forskjeller mellom
skolenes IKT-park? Eller ligger årsaken et annet sted, som i selve prøvens form? Alle disse
spørsmålene danner grunnlaget for denne overordnede problemstillingen:
I hvilken grad gir resultatene fra osloprøven i digital kompetanse et
gyldig bilde av elevenes faktiske digitale kompetanse?
For å svare på problemstillingen vil jeg bryte spørsmålet ned i tre underspørsmål.
Underspørsmålene deler oppgaven opp i en kvalitativ og en kvantitativ del, der den kvalitative
delen av oppgaven inneholder en analyse av selve prøven. Denne delen beskriver jeg nærmere i
kapittel 1.3.1. I den andre delen ser jeg på egeninnsamlede data om skolenes IKT-forhold og
hvordan osloprøvens resultater henger sammen med resultater fra nasjonale prøver, og annen
informasjon om skolene. Underspørsmålene i denne delen av oppgaven beskrives i kapittel 1.3.2.
Håvar Eidslott - 2012 - HiOA
14
1.3.1 Underspørsmål i analysen av osloprøven
I analysen av osloprøven vil jeg se på hvordan prøven er utformet, hvilke spørsmål den har og
hvilke spørsmålstyper den bruker. Spørsmålene rundt prøven er mange: Hvorfor skal elevene
testes? Har det noe å si hvordan prøven er utformet? Hvordan tolkes resultatene, og kan de
brukes til noe i etterkant av vurderingen? Alle disse spørsmålene koker ned til dette
underspørsmålet:
I hvilken grad er osloprøven i digital kompetanse reliabel og valid?
For å vurdere prøvens reliabilitet og validitet ser jeg blant annet på prøvens oppgaver opp mot
vanlige retningslinjer for flervalgsprøver, diskuterer hvordan prøven forholder seg til begrepet
digital kompetanse og ser på hvordan resultatene fra prøven tolkes. Både begrepene og analysene
presenteres i kapittel 4.
1.3.2 Underspørsmål i kvantitativ del
Denne delen av oppgaven er en forklarende undersøkelse der formålet er å finne ut av hvilke
faktorer som er årsak til et fenomen, eller hvilke fenomener som er konsekvens av et fenomen
(Johannessen 2010: 56). I denne delen har jeg formulert to underspørsmål. Det første handler om
skolenes IKT-utstyr:
I hvilken grad kan fysiske IKT-forhold ved skolene påvirke resultatene
på osloprøven i digital kompetanse?
Begrepet fysiske IKT-forhold åpner for flere underspørsmål, som alle vil se om forskjellige
faktorer påvirker prøveresultatene. Kan faktisk tilgang til datamaskiner påvirke prøveresultatene?
Har det noe å si om skolen er utstyrt med datarom eller ikke? Betyr det noe hvor mye tid
klassene bruker på datarommet? Påvirker det resultatene om skolen har prosjektor eller
interaktive tavler? Gjør godt utstyrte skoler det bedre enn dårlig utstyrte?
Håvar Eidslott - 2012 - HiOA
15
Underspørsmålene bidrar til å operasjonalisere problemstillingen. Det vil si å gå fra det generelle
til det konkrete (Johannessen: 63). I dette tilfellet vil det generelle være fysiske IKT-forhold.
Dette begrepet må gjøres om til noe målbart og tallfestes. Operasjonalisering vil jeg beskrive
nærmere i kapittel 3.2.3 om kvantitativ metode, og selve operasjonaliseringen vil jeg gjøre under
kapittel 5.2.
Det andre underspørsmålet i denne delen av oppgaven tar for seg osloprøvens resultater i lys av
annen informasjon om skolene. Analysen av osloprøven viser at den inneholder oppgaver som
forutsetter gode lesekunnskaper. Derfor vil jeg her sammenligne osloprøvens resultater med
resultater fra nasjonale prøver og andelen elever med et annet morsmål enn norsk:
I hvilken grad er resultatene fra osloprøven knyttet til leseferdigheter?
Før jeg begynner på den kvalitative og kvantitative analysen vil jeg presentere en del teori om
begrepet digital kompetanse, prøver og vurderingsformer. Jeg presenterer også tidligere analyser
av osloprøvens resultater. Dette fører oppgaven over i neste kapittel:
Håvar Eidslott - 2012 - HiOA
16
2. Digital kompetanse og vurdering I dette kapitlet vil jeg presentere noen av de sentrale begrepene rundt digital kompetanse og
vurdering. Jeg begynner med en kort gjennomgang av begrepene “å kunne bruke digitale
verktøy” og “digital kompetanse”, før jeg ser på hvordan begrepene blir brukt i osloprøven. Jeg
argumenterer også for hvorfor jeg velger Ola Erstads definisjon av begrepet digital kompetanse
når jeg skal analysere osloprøven. I tillegg inneholder kapitlet en gjennomgang av analysene i
rapportene til osloprøven 2009 og 2011. Etter det kommer jeg inn på skillet mellom formativ og
summativ vurdering, og ser på positive og negative aspekter rundt testing i forskjellige former.
Dette knyttes opp mot to artikler om vurdering i form av nasjonale prøver i lesing i Danmark, og
PISA-undersøkelsen i Norge. Kapitlet legger et grunnlag for mine egne analyser i både kvalitativ
og kvantitativ del.
2.1 Digital kompetanse
2.1.1 Å kunne bruke digitale verktøy
Våren 2004 la regjeringen frem stortingsmelding 30, Kultur for læring. Der ble det foreslått en
ny reform som innebar nye læreplaner for både grunnskolen og videregående opplæring. Det ble
også foreslått en femårig IKT-satsing som fikk navnet Program for digital kompetanse 2004-
2008. Programmet skulle gjøre digital kompetanse til alles “eiendom”, og det ble beskrevet en
fremtid hvor digital kompetanse ville være nødvendig for å kunne fungere i arbeids- og
samfunnsliv.
Reformen fikk etterhvert navnet Kunnskapsløftet, og det ble gjennomført flere endringer som økt
timeantall for elevene, et større fokus på resultater, og innføring av nasjonale prøver. I tillegg ble
det innført fem grunnleggende ferdigheter, som nå inngår i alle fag. De grunnleggende
ferdighetene er å kunne uttrykke seg muntlig, å kunne uttrykke seg skriftlig, å kunne lese, å
kunne regne og å kunne bruke digitale verktøy (Kunnskapsdepartementet 2010).
Håvar Eidslott - 2012 - HiOA
17
Sidestillingen av det å kunne bruke digitale verktøy med de andre basisferdighetene var ikke nytt
bare i Norge, men også i verden (Hatlevik 2010: 2). Med innføringen av IKT som en
basisferdighet ble det også nødvendig for skolene å utbedre både infrastruktur og egen
kompetanse. Dette lå også i programmets satsningsområder, som i tillegg omhandlet digitale
læringsressurser, læreplaner og arbeidsformer, og forsknings- og utviklingsarbeid
(Kunnskapsdepartementet 2010).
Samtidig med innføringen av IKT som en naturlig del av læringsarbeidet skulle det utvikles et
system for å kunne måle kvalitative og kvantitative utviklingstrekk med hensyn til tilgang, og
bruk av IKT i læringsarbeidet. Dette skulle gjøres for å få bedre innsikt i hvordan IKT påvirket
utdanningens kvalitet, motivasjon og om det førte til et styrket læringsutbytte
(Kunnskapsdepartementet 2010). Samme år som stortingsmelding 30 kom ut ble ITU etablert
som en permanent nasjonal fagenhet ved det utdanningsvitenskapelige fakultet ved Universitetet
i Oslo. ITU fikk senere i oppdrag av Utdanningsetaten å lage en Osloprøve i digital kompetanse.
I Kunnskapsløftet brukes ikke begrepet digital kompetanse, men “å kunne bruke digitale
verktøy”. Dette begrepet blir av flere kritisert for å være svært snevert (Erstad 2007) fordi det
ikke omfatter holdninger til og forståelse for hvordan omgivelsene påvirker bruk av teknologien.
I stedet bruker Erstad, ITU og andre forskere innenfor skole og IKT digital kompetanse, som
også er et svært omdiskutert begrep med mange (forsøk på) definisjoner.
2.1.2 Digital kompetanse og de mange definisjonene
ITU omtaler i sin leder i 2006 digital kompetanse som et “essentially contested concept”
(Søby 2006). Uttrykket ble introdusert av den skotske filosofen W.B Gallie, og handler
om konsepter hvor betydningen blir diskutert i det uendelige, og som det aldri vil bli noen
felles enighet om innholdet i. Gallie bruker begrepet “The champions” i sport som
eksempel. Hvem som er “The champions” varierer fra person til person og hvem de heier
på, uavhengig av hvilket lag som spiller best. Noen er de ekte mesterne, andre kan være de
moralske mesterne og bare vent, her er de kommende mesterne (Gallie: 1956)
Håvar Eidslott - 2012 - HiOA
18
(...) there are concepts which are essentially contested, concepts the proper use of
which inevitably involves endless disputes about their proper uses on the part of
their users.
(Gallie 1956: 169)
Uttrykket passer godt til digital kompetanse. Som med Gallies champions har alle en
viss forståelse av hva begrepet dreier seg om. Alle er enige om at det handler om å kunne
bruke digitale verktøy, men hva som vektlegges varierer fra definisjon til definisjon.
Kunnskapsdepartementet forsøkte seg i Stortingsmelding nr. 30 i 2004, og konkluderte
allerede i definisjonen med at digital kompetanse er et komplekst område:
Digital kompetanse er summen av enkle IKT-ferdigheter, som det å lese, skrive
og regne, og mer avanserte ferdigheter som sikrer en kreativ og kritisk bruk av
digitale verktøy og medier. IKT-ferdigheter omfatter det å ta i bruk programvare,
søke, lokalisere, omforme og kontrollere informasjon fra ulike digitale kilder,
mens den kritiske og kreative evnen også fordrer evnen til evaluering,
kildekritikk, fortolkning og analyse av digitale sjangrer og medieformer. Totalt
sett kan digital kompetanse dermed betraktes som en meget sammensatt
kompetanse.
(Kunnskapsdepartementet 2004)
En definisjon på digital kompetanse er vanskelig, ikke bare fordi teknologien er i stadig
endring og forskningsfeltet ikke klarer å holde tritt med utviklingen, men også fordi
definisjonen endrer seg alt etter som hvilket perspektiv vi legger til grunn. For eksempel
behøver læreren en digital kompetanse som inneholder en form for blanding mellom
pedagogisk kunnskap, fagkunnskap og teknologikunnskap. Denne sammenblandingen av
kunnskaper har blitt diskutert av Matthew J. Koehler, mannen bak teorien om TPACK,
som er et akronym for Technological, Pedagodical and Content Knowledge. Teorien kan
forklares gjennom dette venn-diagrammet:
Håvar Eidslott - 2012 - HiOA
19
Figur 1: TPACK-modellen (Koehler 2011)
Kort oppsummert handler det om at en lærer bør ha en kombinert kunnskap av pedagogisk,
faglig og teknologisk art. En lærers digitale kompetanse bør ikke bare handle om å kunne
bruke digitale verktøy. Det vil være like viktig å kunne kombinere denne kunnskapen med
pedagogikk og fag. Det vil si, læreren må også vite hvordan teknologien kan brukes i
pedagogisk sammenheng, og hvordan den kan den bidra til å formidle det aktuelle faget. En
definisjon som bærer dette perspektivet er laget av professor Leikny Øgrim og lyder slik:
Digital kompetanse er å kunne bruke digitale verktøy og ha en tilstrekkelig
forståelse av teknologien til å kunne fungere i og påvirke samfunnet, forståelse av
den dialektiske sammenhengen mellom teknologi og samfunn og IKT-didaktisk
kompetanse:
○ Kompetanse i undervisning med IKT og
○ Kompetanse i undervisning i IKT
(Øgrim 2010)
Håvar Eidslott - 2012 - HiOA
20
Ola Erstads definisjon er rettet mer mot hva elevene bør kunne både i skolen og i et
samfunnsperspektiv, og lyder slik: “Digital kompetanse er ferdigheter, kunnskaper og
holdninger ved bruk av digitale medier for mestring i det lærende samfunn” (Erstad 2005:
133). Definisjonen kommer med et tillegg som inneholder en rekke komponenter Erstad
mener elevene bør kunne vurderes i forhold til (se kapittel 2.1.4), fra blant annet enkel
verktøykompetanse som å kunne slå på datamaskinen, til å kunne navigere seg rundt,
uttrykke seg gjennom medier og til slutt kunne skape eget innhold, som nettsider eller
sammensatte tekster (Erstad 2005: 134).
Samfunnsperspektivet er også med i denne definisjonen fra boken DidIKTikk (Bjarnø
2008): "Digital kompetanse innebærer å kunne bruke digitale verktøy og ha en tilstrekkelig
forståelse av teknologien til å kunne fungere i og påvirke samfunnet." Samfunnsperspektivet
kan også sees på som digital dannelse, og i denne pyramiden av Baltzersen er det den
høyeste form for digital kompetanse:
Figur 2: Digital Kompetanse-pyramide (Baltzersen 2007)
Håvar Eidslott - 2012 - HiOA
21
I engelskspråklige land brukes begrepet "digital literacy", som ikke kan oversettes direkte til
digital kompetanse. Literacy er vidt begrep og omfatter ferdigheter som både lesing og
skriving. Literacy brukes i flere kontekster, for eksempel media literacy, digital literacy og
multiliteracies. Paul Gilster, forfatteren av boka Digital Literacy, har definert digital literacy
som "(...) the ability to understand and use information in multiple formats from a wide
range of sources when it is presented via computers." (Gilster 1997). Kathleen Tyner
påpeker at ingen av definisjonene på digital literacy er presise eller altomfattende nok til å
formidle en bred forståelse av behovene for kompetanse i en digital verden. Hun deler
digital literacy i to deler. Den ene er tool literacy, som omhandler grunnleggende ferdigheter
i datamaskiner, nettverk, og teknologi. Den andre er literacy of representation, som
innebærer information literacy, visual literacy og media literacy (Tyner 1998).
Øgrim og Beck påpeker at Digital kompetanse er et relativt begrep som må utdypes i
forhold til tid, sted, alder og bruksområder (Østerud 2009: 175). Sagt på en annen måte: Det
er ikke mulig å lage noen endelig definisjon på begrepet digital kompetanse. I stedet må
begrepet forklares ut i fra sammenhengene det brukes i. Jeg er enig at digital kompetanse
ikke kan få en endelig definisjon. Samtidig mener jeg at begrepet ikke kan defineres på
hvilken som helst måte. Jeg mener blant annet at digital kompetanse omfatter et bredt sett av
kunnskaper, og dette skriver jeg mer om i kapittel 2.1.4. Under produksjonen av osloprøven
har det også blitt definert hva som legges i begrepet, og det er dette jeg skriver om i neste
kapittel.
2.1.3 Digital kompetanse i osloprøven
Da ITU lagde de første osloprøvene i digital kompetanse i 2008 og 2009 forholdt de seg til
denne definisjonen:
Digital kompetanse er ferdigheter, kunnskaper, kreativitet og holdninger som alle
trenger for å kunne bruke digitale medier for læring og mestring i
kunnskapssamfunnet.
(ITU 2009)
Håvar Eidslott - 2012 - HiOA
22
I tillegg til definisjonen spesifiserte ITU seks områder innenfor begrepet digital kompetanse
de anså som sentrale for å kunne kartlegge elevene. Områdene er inspirert av en rekke
kompetansemål som International Society for Technology in Education6 har utviklet
(Hatlevik 2009a). På samme måte som Erstads komponenter bidrar disse områdene til å
spesifisere hva elevene bør ha av digital kompetanse. ITU tok dermed hensyn til at digital
kompetanse er et begrep som må utdypes når det gjelder bruksområde. De seks områdene er
beskrevet under:
• Grunnleggende IKT-operasjoner og -begreper: Dette tema dreier seg om å kartlegge
hvorvidt elevene vet hvordan de skal åpne programmer, skrive ut dokumenter, endre teksttyper
m.v. Det vil f.eks. dreie seg om elevenes forståelse av sentrale begreper som Internett, databaser
m.v.
• Sosiale og etiske spørsmål: Dette tema kan operasjonaliseres til å omfatte en kartlegging av
elevenes kunnskaper og kompetanser når det gjelder håndtering av datasikkerhet, nettvett,
personvern m.v.
• Produksjonsverktøy/publisering: Fokus for dette tema er elevenes kompetanse når det gjelder
å beherske verktøy for skriving, regning, presentasjon m.v. Ved en eventuell kartlegging vil det
primært dreie seg om hvorvidt elevene er i stand til å bruke verktøyene på hensiktsmessige
måter, og ikke om de behersker dem rent teknisk.
• Kommunikasjonsverktøy: Dette tema innebærer en kartlegging av elevenes kompetanse med
hensyn til bruk av kommunikasjonsverktøy som MSN, blogg eller e-post samt deres kunnskaper
om ulike kommunikasjonssjangre.
• Multiple kilder: I dette tema er fokus på hvordan elevene søker etter informasjon, kildekritikk
og hvordan de integrerer kunnskaper fra ulike kilder inn i egne produksjoner.
• Problemløsning med IKT: Det dreier seg om å undersøke hvilken kompetanse elevene har til
å anvende IKT-verktøy for å løse forskjellige typer problemer. Det kan f.eks. dreie seg om å
6 International Society for Technology in Education (ISTE) er en nonprofit-organisasjon med medlemmer fra hele verden. De jobber sammen med lærere og skoleleder for å utvikle IKT-støttet undervisning og læring.
Håvar Eidslott - 2012 - HiOA
23
finne avstand mellom to byer, å regne ut gjennomsnitt med et regneark, eller å forstå logiske
operasjoner knyttet til programmering.
(Hatlevik 2009a)
Ikke bare spesifiserer områdene hva ITU legger i digital kompetanse, men de bidrar også til
å operasjonalisere begrepet. Operasjonaliseringen gjør det mulig å lage oppgaver til hvert
enkelt tema, tilpasset det nivået som er forventet hos elever på et bestemt klassetrinn.
Områdene la dermed grunnlaget for spørsmålene i de første osloprøvene.
I 20117 ble prøven utviklet på grunnlag av læreplanen for 4. trinn i stedet for de seks
områdene nevnt over. Nå ble spørsmålene laget med utgangspunkt i kompetansemålene som
handler om bruk og beherskelse av digitale verktøy. I tillegg er det utviklet spørsmål som tar
utgangspunkt i områdene grunnleggende ferdigheter og informasjonskompetanse. I
rapporten om resultater fra prøve i digital kompetanse er områdene definert slik:
- Informasjonskompetanse tar for seg det å søke, identifisere og hente ut relevant (og
faglig) informasjon gjennom bruk av Internett.
- Grunnleggende digitale ferdigheter dreier seg om å ta i bruk, åpne, lagre og lukke
både spesielle programmer og dokumenter.
(Utdanningsetaten 2011a)
7 ITU er nå en del av Senter for IKT i Utdanningen, og i 2011 var det Senter for IKT i Utdanningen og UiO som gjennomførte prøven på bestilling fra Utdanningsetaten
Håvar Eidslott - 2012 - HiOA
24
2.1.4 Digital kompetanse i denne oppgaven
Jeg synes at Utdanningsetatens oppdeling av digital kompetanse i enhetene
informasjonskompetanse og grunnleggende digitale ferdigheter er et for snevert syn på hva
begrepet inneholder. Selv om digital kompetanse bør defineres ut i fra konteksten det brukes
i, så blir det for enkelt å se bort i fra store og viktige sider av begrepet som er med i nesten
alle definisjonsforsøk. Blant annet er samfunnsperspektivet og digital dannelse komplett
fraværende. Det samme er kunnskaper om kommunikasjon, samarbeid og kreative sider ved
bruk av IKT-bruk. Når prøven likevel blir gitt navnet osloprøven i digital kompetanse vil jeg
gjerne se på den i lys av en definisjon av begrepet som ikke er skreddersydd for en enkelt
prøve.
I denne oppgaven velger jeg derfor å forholde meg til Ola Erstads definisjon av digital
kompetanse. Den begynner å trekke litt på åra, men den dekker fremdeles det meste av det
jeg mener er viktig at elever bør kunne, både på skolen og samfunnet. Sammen med
definisjonens komponenter er det et utfyllende og omfangsrikt syn på et komplekst og
sammensatt begrep. Erstads 10 komponenter som følger definisjonen er:
• Grunnleggende ferdigheter: Kunne åpne programvare, sortere og lagre
informasjon på datamaskinen, og andre ferdigheter i bruk av datamaskiner og
programvare.
• Laste ned/opp: Kunne laste ned/opp ulike informasjonstyper fra/til Internett.
• Søke: Vite om hvordan man skal få tilgang til informasjon.
• Navigere: Kunne orientere seg i digitale nettverk, dataspill o.l, dvs.
Læringsstrategier for bruk av Internett.
• Klassifisere: Kunne organisere informasjon i forhold til en klassifikasjon, sjanger
eller lignende.
• Integrere: Kunne sammenligne og sammenstille ulike typer informasjon i forhold
til sammensatte tekster (multimodalitet).
Håvar Eidslott - 2012 - HiOA
25
• Evaluere: Kunne sjekke og vurdere om man har kommet dit en ønsket gjennom
Internett-søk. Kunne vurdere kvaliteten, relevansen, objektiviteten og nytten av den
informasjonen man har funnet (kildekritikk).
• Kommunisere: Kunne kommunisere informasjon og uttrykke seg gjennom ulike
medier.
• Samarbeide: Kunne inngå i nettbaserte lærende relasjoner med andre, og kunne
utnytte den digitale teknologien til samarbeid og deltagelse i nettverk.
• Skape/Kreere: Kunne produsere og sammenstille ulike former for informasjon som
sammensatte tekster, lage hjemmesider, m.m. Kunne utvikle noe nytt gjennom bruk
av spesielle verktøy eller programvare.
(Erstad 2005)
Erstads definisjon og hans 10 komponenter vil bli brukt gjennom hele oppgaven, men vil bli
ekstra hyppig referert til i analysen av osloprøvens form og innhold. I neste kapittel
presenterer jeg rapportene fra osloprøven 2009 og 2011.
2.2 Osloprøveforskning
2.2.1 ITU Monitor analyse 2009
De første gangene osloprøven ble arrangert var det 5. trinn på barnetrinnet som gjennomførte
prøven. I tillegg har ITU Monitor gjennomført prøven på et utvalg av skoler på 7. trinn, 9. trinn
og VG2. I 2009 ga ITU Monitor ut en rapport (Hatlevik 2009b) hvor de analyserer resultatene og
ser på sammenhenger mellom resultatene og andre variabler gjennom korrelasjonsanalyser.
På prøven for 7. trinn var det 15 spørsmål som skulle dekke ulike tema innenfor digital
kompetanse. Spørsmålene var delt inn i 6 tema som skilte mellom grunnleggende IKT-
operasjoner, sosiale og etiske spørsmål, produksjonsverktøy og publisering,
kommunikasjonsverktøy, multiple kilder og problemløsning med IKT. I vurderingen kommer det
frem at det var for stor variasjon i vanskelighetsgraden (Hatlevik 2009b). Oppgavenes
Håvar Eidslott - 2012 - HiOA
26
vanskelighetsgrad defineres ut i fra hvor mange prosent av elevene som klarer oppgaven. Om de
fleste elevene (fra 65 til 75%) svarer riktig kalles oppgaven enkel (Hatlevik 2009a). ITU ønsket
seg en bedre balanse i oppgavene, med flere vanskelige og middels vanskelige oppgaver.
I analysen viser det seg at jenter svarer betydelig bedre enn guttene totalt på prøven. På enkelte
av spørsmålene skiller det så mye som 10% mellom guttene og jentene, i guttenes disfavør. På
det eneste spørsmålet guttene gjør det bedre enn jentene skiller det kun 1 prosentpoeng. På
nesten halvparten av spørsmålene gjør jentene det bedre med 4 prosentpoeng eller mer.
I korrelasjonsanalysen sjekket ITU Monitor blant annet sammenhengen mellom prøveresultatene
og tidsbruk på data, motivasjon og hjemmeforhold i form av mors og fars utdanning og antall
bøker i hjemmet. Analyseresultatene viste at det er en signifikant sammenheng mellom
foreldrenes utdanning, bøker hjemme, mestringsmotivasjon og databruk på fritiden. Analysen
viste også en signifikant sammenheng mellom skoleleders holdning til integrering av IKT i
skolen og prøveresultatene.
En flernivåanalyse av variablene, med digital kompetanse som avhengig variabel, viser at
mestringsmotivasjon, kjønn, mors utdanning og integrering av IKT er de viktigste faktorene i
resultatforskjellene. Det å være jente utgjør 0,55 poeng mer på prøven sammenlignet med det å
være gutt. At jenter gjør det bedre enn guttene er ikke et ukjent fenomen, og gjelder blant annet
også for nasjonal prøve i lesing (Utdanningsdirektoratet 2012).
Interessant er det også at for syvende trinn er tilnærmet null sammenheng mellom tid brukt til
data på skolen og resultatene på prøven. Kanskje kan dette bety at arbeidsmetodene er viktigere
enn mengden tid brukt på data, eller kanskje det betyr at bruken av data på skolen er marginal i
forhold til bruken hjemme. Databruk hjemme, som ikke er skolearbeid, er nemlig en variabel
som stadig viser signifikant sammenheng med prøveresultatet. Dette går igjen på niende trinn og
på videregående kurs 2 (VG2). På VG2 er det også en viss sammenheng mellom prøveresultat og
tid brukt på data på skolen, men hjemmebruken veier fremdeles tyngre.
Håvar Eidslott - 2012 - HiOA
27
2.2.2 Rapport om resultater fra prøven i 2011
Denne rapporten (Utdanningsetaten 2011a) presenterer resultatene fra osloprøven i digital
kompetanse som ble gjennomført på 4. trinn i 20118. 98 skoler og 4883 elever deltok på prøven
som under gjennomføringen bestod av 60 oppgaver. 8 av oppgavene ble fjernet da analyser av
resultatene viste at de ikke kunne brukes. Analysene er dermed gjennomført på grunnlag av 52
oppgaver, som fordeler seg over to kategorier. Som nevnt tidligere er de to kategoriene
grunnleggende ferdigheter og informasjonskompetanse.
Oppgavene i kategorien informasjonskompetanse tar for seg det å søke, identifisere og hente ut
relevant informasjon ved bruk av internett. Totalt var det mulig å oppnå 32 poeng på dette settet
av oppgaver, og gjennomsnittlig scoret skolene i Oslo 26,3 poeng. På grunnlag av poengsummen
ble elevene fordelt i tre kompetansenivåer. Nivåene kjennetegnes slik:
Nivå 1 (Laveste kompetansenivå)
En elev på nivå 1 kan i noen grad finne frem til informasjon som ligger synlig på
nettsider. En elev på dette nivået har vansker med å gjennomføre søk, og de klarer i
mindre grad å hente ut informasjon fra ulike nettsteder. De trenger hjelp til å
gjennomføre vurderinger av kildebruk.
Nivå 2
En elev på nivå 2 kan hente ut informasjon fra ulike nettsteder, men de kan ha visse
vanskeligheter med å finne frem til riktig informasjon. En elev på dette nivået har
gode søkestrategier og de kan i noen grad hente ut relevant informasjon fra en
nettside. De har også brukbare vurderingsevne når det gjelder kildebruk.
Nivå 3 (Høyeste kompetansenivå)
En elev på dette nivået har svært gode søkestrategier og klarer å hente frem
informasjon om temperaturer, dyrearter og dinosaurer. En elev på nivå 3 innhenter
informasjon slik at han/hun kan planlegge reiseruter med digitale kart. De har også
svært god vurderingsevne når det gjelder kildebruk. 8 Dette er de samme prøveresultatene som jeg benytter i mine analyser i kap. 8.
Håvar Eidslott - 2012 - HiOA
28
Kun 9,5% av alle elevene havnet på nivå 1, mens 47,7% og 42,8% landet på nivå 2
og 3. Totalt sett er det svært få elever på det dårligste nivået, og 16 skoler har ingen
elever plassert der. 48 av skolene har kun mellom 1 til 10% elever som scorer til en
plassering på nivå 1. 17 skoler har over 20% av elevene plassert på nivå 1, og skolen
som gjør det dårligst har 50% av elevene på dette nivået.
Når det gjelder grunnleggende ferdigheter er elevene plassert i to kategorier som kalles 24 poeng
eller færre og 25 poeng eller mer. Kun 7,6% av alle elevene i Oslo scoret 24 poeng eller færre. I
rapporten blir det vist til at spørsmålene har en Cronbach’s alpha9 på 0,70, og rapporten fraråder
derfor å bruke resultatene som eneste grunnlag for å vurdere elevenes grunnleggende
kompetansenivå. I stedet oppfordrer rapporten til å bruke resultatene sammen med annen
informasjon om elevene for å se om resultatet gjenspeiler elevenes grunnleggende kompetanse.
En flernivåanalyse av resultatene koblet opp mot variablene kjønn, morsmål og vedtak om
språk10 viser at jenter, som i 2009, gjør det bedre enn gutter, elever med vedtak gjør det dårligere
enn elever uten vedtak og elever som snakker norsk eller samisk hjemme gjør det dårligere enn
elever som snakker andre språk. Rapporten har ingen forklaring på det siste funnet, og det blir
fremlagt et behov for ytterligere kartlegging.
2.3 Summativ og formativ vurdering Når man skal evaluere elever er det fort gjort å tenke på prøver. De brukes gjennom hele
skolegangen, fra småskolen til universitetet. De brukes fra skoleårets begynnelse som et redskap
for læreren for å få oversikt over hva elevene har med seg av forkunnskaper. Som gloseprøver,
kapittelprøver, oppsummeringsprøver, kartleggingsprøver og eksamensoppgaver. Prøver kan
9 Cronbach’s alpha er et mål på hvor reliable resultatene er. Jo høyere verdi, mellom 0.0 og 1.0, desto bedre reliabilitet: “(...) although the generally accepted value of .8 is appropriate for cognitive tests such as intelligence tests, for ability tests a cut-off point of .7 is more suitable (Field 2009) 10 Fra § 2-8 i Opplæringslova: Særskild språkopplæring for elevar frå språklege minoritetar
Håvar Eidslott - 2012 - HiOA
29
også brukes for å lage passende elevgrupper, for å bestemme farten i undervisningen og for å
kunne informere foreldre om tilstand og fremgang (Rudner 2002). Prøver kan være et nyttig
redskap i elevvurdering, men har også sine begrensninger. Kari Smith omtaler prøver slik:
En prøve er som et stillbilde tatt av en spesiell fremførelse i en bestemt situasjon.
Gyldigheten til denne prøven er ikke større eller mindre enn gyldigheten til et foto,
den dokumenterer ikke med sikkerhet prosessen som er foregått før prøven er gitt
(bildet er tatt) og den sier lite eller ingenting om fremtidige fremføringer eller andre
fremførelser i andre situasjoner.
(Smith 2009: 83)
Det er vanlig å skille mellom to typer vurdering i skolen: Formativ og summativ vurdering. De to
vurderingsformene skiller seg fra hverandre i måten evalueringen foregår på. Bob Stake forklarer
forskjellene med denne analogien: “When the cook tastes the soup, that’s formative; when the
guests taste the soup, that’s summative.” (Scriven 1991: 169). Summativ vurdering omtales også
som vurdering av læring, og formativ vurdering som vurdering for læring.
Summativ vurdering er ofte en sluttvurdering som gjennomføres etter en endt time, uke, måned,
på slutten av et semester eller ved uteksaminering. Det er i denne kategorien vi finner den
klassiske prøven. Summativ vurdering kan også forekomme underveis i en læringsprosess, men
om vurderingen blir karaktersatt kan det påvirke fremtidig læring på en negativ måte (Smith
2009: 84). En elev som føler at han mislykkes kan få forsterket inntrykket av dårlige
prøveresultater, og ta fra ham motet til videre læring (Merzano 2006: 8). Summativ vurdering
blir ofte kritisert for å være til liten nytte for elevene i læringsprosessen. Peter Airasia skiller
mellom summativ og formativ vurdering på denne måten:
(Formative assessments) ... are interactive and used primarily to form or alter an
ongoing process or activity. In contrast, assessments that come at the end of a
process or activity, when it is difficult to alter or rectify what has already occurred,
are called summative assessments”
(Marzano 2006: 9)
Håvar Eidslott - 2012 - HiOA
30
Problemet med summativ vurdering er at den som oftest kommer etter at læringsarbeidet er
overstått, og resultatene kan dermed ikke brukes til å forme undervisningen, eller veilede
elevene. Det finnes mye forskning som viser at et stort fokus på sluttproduktet fører til pugging
like før eksamen, og dermed overfladiske og kortvarige kunnskaper. Formativ vurdering kan
derimot bidra til å gi elevene en dypere forståelse av kunnskapene de tilegner seg, og gjøre
læringsprosessen bedre (Smith 2009: 85).
Forskning i stor skala viser at formativ vurdering gir bedre læringsresultater (Black 2006),
likevel finnes det ikke noen endelig definisjon på hva formativ vurdering er. Et av de mest
siterte forsøkene på å definere begrepet er denne av Paul Black og Wiliam Dyne:
(...) all those activities undertaken by teachers, and by their students in assessing
themselves, which provide information to be used as feedback to modify the
teaching and learning activities in which they are engaged. Such assessment
becomes ‘formative assessment’ when the evidence is actually used to adapt the
teaching work to meet the needs.
(Black 2001: 2)
Definisjonen legger tydelig vekt på at elevene og studentene skal være delaktige i vurderingen
ved egenvurdering, og at det er formativ vurdering først når informasjonen faktisk brukes til å
forme undervisningen etter behovene man kommer frem til. Kort oppsummert er intensjonen
bak vurdering for læring, eller formativ vurdering, at læreren skal hjelpe elevene med å finne ut
hvor de er i læringsprosessen, forklare hvordan de skal komme seg videre og veilede dem til å
finne den best egnede metoden.
Formativ vurdering er komplekst, og med mange definisjoner har ideene flere ganger blitt
misforstått på grunn av de flertydige beskrivelser av hva ideen handler om, eller misbrukt med
vilje av politiske årsaker. Paradoksalt nok har tankene bak formativ vurdering noen steder endt
opp i utvidet summativ vurdering. Et trettitalls pedagoger som var invitert til en internasjonal
konferanse for vurdering for læring oppsummerte noen av problemene:
Håvar Eidslott - 2012 - HiOA
31
For example, ‘deciding where the learners are in their learning, where they need to
go and how best to get there’, has sometimes been (mis)interpreted as an exhortation
to teachers to (summatively) test their students frequently to assess the levels they
attain on prescribed national/state scales in order to fix their failings and target the
next level. In this scenario, scores, which are intended to be indicators of, or proxies
for, learning, become the goals themselves. Real and sustained learning is sacrificed
to performance on a test.
(Position Paper on Assessment for Learning 2009)
Også i Norge har nasjonale prøver vært mye diskutert (Elstad 2009, Marstad 2011). Testingen i
Oslo er ifølge Steffen Handal11 langt mer utbredt enn i andre kommuner, og ingen andre steder
blir resultatene brukt mer politisk enn her. Han mener også at det som skulle være et middel for å
hjelpe elevene nå har blitt målet i seg selv (Skaar 2009). I en spørreundersøkelse får han støtte
fra et flertall av de spurte lærerne, der 62% er helt eller delvis enig i at fokuset på resultatene i de
nasjonale prøvene i for stor grad styrer lærernes og skolens prioriteringer (Utdanningsforbundet
2011)
Resultatene på en prøve forteller ikke nødvendigvis noe om at det har forekommet læring, fordi
elever og studenter kan lære seg å score bra på prøver, selv med lite faktisk læring. Med
vurdering for læring vil det derimot være slik at om læring har funnet sted, så vil det igjen vises i
elevenes ytelse (Position Paper on Assessment for Learning 2009).
Møtet mellom pedagogene på konferansen om vurdering for læring resulterte i en ny definisjon
som forsøker å tydeliggjøre på en bedre måte hva de mener med begrepet. Som et vedlegg til
definisjonen er også hver enkelt del utbrodert for å klargjøre hva som ligger i konseptet
vurdering for læring. Definisjonen lyder slik:
11 Sentralstyremedlem i Utdanningsforbundet
Håvar Eidslott - 2012 - HiOA
32
Assessment for Learning is part of everyday practice by students, teachers and peers
that seeks, reflects upon and responds to information from dialogue, demonstration
and observation in ways that enhance ongoing learning.
(Position Paper on Assessment for Learning 2009)
Vurdering for læring er ikke bare en vurderingsform, men også en metode å bedrive
undervisning på. Vurdering av læring er derimot en oppsummering som sammenligner en elevs
resultater med en eller annen standard, og er et av mange verktøy en lærer kan benytte seg av.
Men når prøvene er standardiserte, kommer utenfra og ikke lenger er direkte knyttet opp mot hva
elevene blir undervist i kan det bli et verktøy med negative effekter. Dette ser jeg nærmere på i
de to kommende kapitlene.
2.4 Vurderingsforskning
2.4.1 “We can do in nanoseconds what ought not be done at all”
Sitatet over kommer fra Gerald Bracey12 (Angel 2001), og er brukt i en vurderingsartikkel av
Lars Holm. Artikkelen med tittelen “Who evaluates the evaluation? - An analysis of computer-
adaptive testing using literacy as an example” (Holm 2006) kritiserer det som er danskenes
versjon av nasjonal prøve i lesing. Danskenes versjon av lesetesten skiller seg en del fra den
norske. I Danmark blir prøven gjennomført på en datamaskin og automatisk rettet. Underveis i
prøven forandrer oppgavene seg alt ettersom om eleven svarer riktig eller galt. Den begynner
med middels vanskelige oppgaver og tilpasser seg med andre ord nivået til eleven som tar
prøven. I Norge er ikke leseprøven digital ennå, og må rettes manuelt av en lærer før resultatene
sendes inn.
Selv om prøven Holm kritiserer handler om lesekyndighet er det mange aspekter ved prøven som
lar seg overføre til osloprøven i digital kompetanse. Begge prøvene gjennomføres på en
datamaskin, blir automatisk rettet og består av flervalgsoppgaver. Noen av Holms spørsmål
12 Tidligere testdirektør i Virginia Department of Education
Håvar Eidslott - 2012 - HiOA
33
overlapper også mine spørsmål i denne oppgaven. Han stiller blant annet spørsmål som: Hvordan
er prøven bygd opp? Hvilken forståelse av området prøven skal evaluere er lagt til grunn når
prøven ble lagd? Hvordan blir resultatene brukt? Hvordan påvirker prøven forholdet mellom
lærer og elev, elev og elev, elev og foreldre, og skolen og foreldre? Hvordan forandrer prøven
institusjonell praksis, verdier og relasjoner?
Holm beskriver tre forskjellige måter å se på lesekyndighet på: Den kognitive, den funksjonelle
og den sosiokulturelle. Den kognitive handler om det å kunne dekode tekst og omsette lyder til
bokstaver og ord. Den funksjonelle måten å se på lesekyndighet på handler om å mestre bestemte
typer tekst og bruke de i sammenheng med formålet de er ment for, som tidstabeller,
instruksjoner og lignende. Den tredje og siste måten å se lesekyndighet på er den sosiokulturelle.
Et sosiokulturelt syn anser lesekyndighet som et komplekst samfunnsfenomen som oppstår i
sosial samhandling, og som inneholder visse verdier og forhåndskunnskaper. Det sosiokulturelle
synet åpner for et fleksibelt og bredt syn på lesing som handler om å mestre mange forskjellige
typer tekster.
Holm går videre med å beskrive noen av oppgavene elevene må løse på lesetesten. Det er
oppgaver hvor forskjellige ord mangler, og som elevene må fylle inn ved å velge mellom et sett
forhåndsbestemte ord. Holm kaller denne formen for lesing for skolelesing, fordi det er tekster
som elevene vanligvis ikke leser noe annet sted enn i skolen. Testene er også basert på et
kognitivt syn på lesing, og er utformet for å avdekke elevenes avkodingsevner.
I tillegg til de tre forskjellige måtene å se lesekyndighet på beskriver Holm fem forskjellige
generasjoner av vurdering, der fire av dem er vitenskapelige. Den ikkevitenskapelige
vurderingsformen holdt blant andre Sokrates på med for snart 2500 år siden. Han testet elevene
sine med dialoger, og det fantes ikke noe riktig eller galt svar. Dialogen ble ansett som en bedre
måte å komme frem til ny kunnskap på enn det å kategorisere noe som rett eller galt.
Denne previtenskapelige generasjonen ble avløst av første generasjons vitenskapelige vurdering,
som først ble brukt tidlig på 1900-tallet. Grunnkonseptet i denne generasjonen vurdering var
Håvar Eidslott - 2012 - HiOA
34
måling, gjerne gjennom flervalgsoppgaver. Fjerde generasjon vurdering er inspirert av sosial
konstruktivisme, og ligger nært opp til formativ vurdering. Den danske lesetesten faller i følge
Holm inn under første generasjons vurdering på grunn av sin flervalgsform. Osloprøven er
utformet på samme måte, og faller derfor også inn under denne vurderingsformen.
Sokrates delte kunnskap inn i en orden som bestod av praktisk kunnskap, kunnskap om fakta,
konsepter og relasjoner, etisk kompetanse og filosofisk kompetanse rundt opprinnelsen av
kunnskap. Ifølge Holm havner databaserte flervalgsprøver på de laveste nivåene i denne
kunnskapsordenen, siden prøvene ikke omfatter analyse, syntese eller evaluering, og heller ikke
filosofisk refleksjon eller handlingskompetanse. Faren ved dette, sier Holm, er at siden prøvene
skal brukes som et pedagogisk verktøy i skole-hjem-samarbeidet, så risikeres det at elever og
foresatte ender opp med å se på denne svært smale målingen av kunnskap som en sentral og
viktig del av undervisningen i skolen. Holm mener rett og slett at nasjonale prøver er en fare for
elevenes demokratiske dannelse.
Fordi de nasjonale prøvene i Danmark har såpass høy status vil de kunne påføre skolesystemet
det som kalles en washback-effekt, en effekt der tester fører til at lærere og elever gjør ting de
vanligvis ikke ville ha gjort, noe som kan forhindre god læring. Testene vil ifølge Holm også
kunne påvirke foresattes, elevers og læreres oppfatning av hva som er viktig og verdsatt
kunnskap i samfunnet. Og det er testenes ekskludering av konsepter som analyse og kritisk sans
som gjør at Holm frykter de vil svekke elevens demokratiske dannelse. I det store og hele ønsker
Holm seg et helt annen bruk av nasjonale prøver, nærmere bestemt en stor utprøving av mange
forskjellige testtyper der svakheter og styrker ved vurderingsformene kunne blitt kartlagt.
2.4.2 "Norge er ingen kunnskapsnasjon"
PISA-resultatene i 2004 ble et hett tema i 2004 da det viste seg at Norge hadde landet på en 28.
plass og en 22. plass i naturfag og matematikk i den internasjonale undersøkelsen. Resultatene
skapte store overskrifter, og det var Aftenpostens Lars Kluge og Christine Engh som konkluderte
med at Norge ikke er en kunnskapsnasjon. (Kluge og Engh: 2004). Andre aviser skrev om en
Håvar Eidslott - 2012 - HiOA
35
skole som ligger på bråketoppen (Fantoft 2004), om en dyr skole med dårlige resultater (Lien
2005) og om selvgode og skolesvake elever (Nikolaisen 2004). Klassekampen spurte: "Kor lenge
skal vi vere tilfredse med å vere rike og dumme?" (Hustad 2004). Det var rett og slett storm
rundt skolekvaliteten i adventstiden 2004. PISA-resultatene ble brukt som bevis på at norsk skole
var i en elendig forfatning. Men ga egentlig PISA-undersøkelsen et grunnlag for å konkludere
slik?
Professor Svein Sjøberg mener det ikke finnes noe slikt grunnlag, og kritiserer slike oppslag for å
være overgeneraliserende. Resultatene fra undersøkelser som PISA blir den totale dommer over
kvaliteten i norsk skole som helhet, gjeldende for alle fag, alle nivåer og omtrent alle sider ved
skolen, på tross av at det ikke er forskerne selv som kommer med slike slutninger. De blir skapt
av de som formidler, forenkler og fortolker resultatene for offentligheten, altså media. Problemet
er at bildet av en skole i fritt fall fester seg hos folk flest, også hos politikere (Sjøberg 2007).
Sjøberg vil ikke slå bena under PISA, men ønsker at de saksforhold man faktisk har undersøkt
blir diskutert. I PISA er det matematikk, naturfag og leseferdigheter som testes. Ingen av de
andre fagene er med. Undersøkelsen gjennomføres på 15-åringer, og trekkes tilfeldig ut fra et
stort antall skoler i OECDs medlemsland, og en del andre land som også ønsker å være med på
undersøkelsen. Selve prøven ønsker å måle om elevene har den type kompetanse som skal til for
å mestre utfordringene i dagens og fremtidens samfunn. Prøven er altså ikke knyttet opp mot
noen lands læreplan, og har til og med spesifisert at de ikke skal være det (Sjøberg 2007).
Det betyr at viktige sider ved fagene matematikk og naturfag slik de beskrives i norske
læreplaner ikke blir testet. I K06 finnes det for eksempel mål om at elevene etter 10. årstrinn skal
kunne forklare betydningen av å se etter sammenhenger mellom årsak og virkning og forklare
hvorfor argumentering, uenighet og publisering er viktig i naturvitenskapen, og observere og gi
eksempler på hvordan menneskelige aktiviteter har påvirket et naturområde, identifisere ulike
interessegruppers syn på påvirkningen og foreslå tiltak som kan verne naturen for framtidige
generasjoner (Utdanningsdirektoratet 2012). Slik kunnskap er ikke lett å måle gjennom en
flervalgsprøve, og skal heller ikke være med i PISA, fordi den skal være nøytral mot alle lands
Håvar Eidslott - 2012 - HiOA
36
læreplaner. Derfor er spørsmålene i prøven også svært generelle, siden de samme spørsmålene
skal kunne brukes i alle land. Dette står i kontrast til læreplanen for grunnskolen i Norge, som er
sterkt preget av det som er konkret, lokalt, nært og aktuelt (Sjøberg 2007).
Poenget er at man skal være svært forsiktig med å bruke data som forteller noe om en sak til å
trekke konklusjoner om helt andre saker. Når media bruker resultatene fra en undersøkelse, som
ikke måler skolene opp mot det stortinget har bestemt at elevene skal lære gjennom læreplaner,
til å felle en dom om fallitt i norsk skole, så er slutningene lite gyldige. Det å trekke konklusjoner
som ligger fjernt fra det prøven måler senker det som kalles prøvens validitet, eller gyldighet.
Direkte feiltolkninger av resultatene er også med på å senke validitetsnivået. I artikkelen om
selvgode og skolesvake elever tolker for eksempel journalisten elevenes svake resultater og høye
selvfølelse som et tegn på at elevene er fulle av seg selv. Men det er også mulig å se annerledes
på det. Sjøberg skriver:
Noen ganger blir de norske elevenes høye selvtillit nesten framstilt som et
problem. Det sies at de skårer lavt i matematikk, men at de likevel har stor tro på
seg selv. Underforstått: 'egentlig' burde norske elever ha mindre selvtillit. Skolen
har altså ikke maktet å tørke av dem deres deres optimisme og tro på seg selv.
Kanskje vi kan snu på dette resonnementet, og heller hevde at dette er en klar
styrke ved norsk skolegang?
(Sjøberg 2007)
Feilslutninger og konklusjoner som er dannet på feil grunnlag går som sagt ut over gyldigheten
av en prøve. Prøvens gyldighet omtales også som prøvens validitet, og dette begrepet kommer
jeg nærmere inn på i kapittel 5.3. Der knytter jeg begrepet opp mot osloprøven i digital
kompetanse.
Håvar Eidslott - 2012 - HiOA
37
3. Metode Samfunnsvitenskapene har som hensikt å bidra med kunnskap om hvordan virkeligheten på små
og store plan ser ut, og da må en gå metodisk til verks (Johannessen 2010: 29). Det finnes mange
måter å beskrive virkeligheten på, og på mange områder kan samfunnsvitenskapene ligne på
journalistikk. Begge deler handler om å innhente informasjon, som så må analyseres, og til slutt
presenteres som en konsentrert representasjon av virkeligheten i en rapport eller i en reportasje.
Men samfunnsvitenskapene skiller seg fra journalistikken ved at en forsker bevisst samler inn
store mengder data, analyserer dataene systematisk og kobler arbeidet opp mot teori (Ragin
1994: 24-28). Denne prosessen gjennomføres ved hjelp av en vitenskapelig metode, og metode
dreier seg om å etablere prosedyrer og teknikker for å komme frem til mest mulig relevant og
pålitelig kunnskap om samfunnet (Johannessen 2010: 44).
Den danske samfunnsviteren Jette Fog sa: “Som så meget andet her i verden, er spørgsmålet om
metodevalg et konkret spørgsmål, som ikke kan avgjøres i all abstrakthed og på forhånd: før jeg
ved, hva jeg skal undersøke, kan jeg ikke vide, hvordan jeg skal gjøre det” (Grennes 2001: 192).
Sagt på en annen måte, det er ikke valg av teori og forskningsmetode som bestemmer
forskningsspørsmålet, men omvendt (Johannessen 2010: 59).
Det å velge metode før problemstillingen eller forskningsspørsmålet er stilt, kan få negative
konsekvenser. Man kan ende opp med å kun undersøke det som lar seg gjøre med den valgte
metoden, eller en kan ende opp med å måtte kjempe seg gjennom et forskningsopplegg selv om
den valgte metoden viser seg å være uegnet (Grennes 2001: 192). I forkant av arbeidet med
denne oppgaven har jeg vurdert både kvantitativ og kvalitativ metode, og kom frem til at jeg
ville benytte meg av fremgangsmåter innenfor begge to. I kapittel 3.1 og 3.2 beskriver jeg
hvordan jeg har jobbet med kvalitativ og kvantitativ metode.
Håvar Eidslott - 2012 - HiOA
38
3.1 Kvalitativ metode I kvalitativ metode er vanlige metoder for datainnsamling intervju, observasjoner, skrevne
dokumenter, lyd eller bildemateriale (Johannessen: 117). Et intervju kan ha forskjellige former.
Det kan være dybdeintervju med enkeltpersoner eller gruppeintervjuer med flere respondenter
samtidig. Det kan være åpne spørsmål, der intervjueren følger opp respondentens svar med nye
spørsmål underveis, eller det kan være strukturerte intervjuer der intervjueren har bestemt på
forhånd hvilke spørsmål som skal stilles. Jeg kunne for eksempel ha benyttet intervju med
skoleledere, lærere og elever for å kaste lys over arbeidsmetoder, holdninger og bruk av IKT,
men har i stedet valgt å fokusere kun på selve prøven og kvantitative data fra skolene.
Observasjoner er en annen kvalitativ metode som blant annet kan gjennomføres som deltagende
observasjon, hvor forskeren selv blir en del av miljøet som studeres, eller
tilstedeværende observasjoner, hvor forskeren engasjerer seg gjennom samtaler og intervjuer,
men ikke som deltaker (Johannessen: 128). Min problemstilling tillater ikke observasjon som
metode. Ikke bare ville det være alt for tidkrevende i forhold til omfanget på masteroppgaven,
men skolene ville være klar over at en forsker var tilstede, noe som kunne ha utløst en
Hawthorne-effekt. Det vil si at om skolen er klar over at den observeres, så kan det hende at
skolen jobber hardere med det observasjonen ønsker å undersøke (SNL.no: Hawthorne-effekt).
Kvalitativ metode i denne oppgaven er begrenset til en tekstanalyse av oppgavene, formen og
innholdet i selve osloprøven. Sentrale begreper innenfor analysen av osloprøven vil være
reliabilitet og validitet i testing, som presenteres i begynnelsen av kapittel 4. Prøvens
reliabilitets- og validitetsnivå blir blant annet diskutert i lys av Ola Erstads definisjon av digital
kompetanse, inkludert de 10 medfølgende komponentene som er presentert i kapittel 2.1.4, og
vanlige retningslinjer for vurdering.
Håvar Eidslott - 2012 - HiOA
39
3.2 Kvantitativ metode
“There's no such thing as qualitative data. Everything is either 1 or 0” (Miles: 40) Denne
påstanden kommer fra Fred Kerlinger, kvantitativ forsker og forfatter. Den er selvsagt ekstrem,
og ikke noe jeg vil stille meg bak. Men den viser med all tydelighet hvilket fokus kvantitativ
forskning har: Tall. I kvantitativ metode opererer forskeren med målbare og tallfestede data. Jeg
har samlet inn tall fra osloprøven i digital kompetanse, tall fra nasjonale prøver i regning og
lesing og egeninnsamlede tall fra min spørreundersøkelse, og det er dette datamaterialet jeg vil
benytte i den kvantitative delen av oppgaven. Denne delen inneholder mange vanlige, men
viktige begreper innenfor kvantitativ metode, og videre i dette kapitlet vil jeg forklare hva
begrepene handler om og knytte dem opp mot min oppgave.
3.2.1 Enheter, respondenter og populasjon
I min spørreundersøkelse har jeg samlet inn data fra barneskoler i Oslo. Skolene er dermed
enhetene i min undersøkelse, og de IKT-ansvarlige som har besvart undersøkelsen er
respondentene13. Samlet utgjør skolene populasjonen i min spørreundersøkelse. Det er ikke alltid
det er hensiktsmessig å ta med hele populasjonen i en spørreundersøkelse (Johannessen 2010:
240). Om populasjonen er svært stor (som hele Norge), blir det gjerne gjort et utvalg som
representerer alle. Om populasjonen er svært liten kan det være like greit å ta med hele
populasjonen i utvalget, fordi det normalt er bortfall i svarresponsen.
3.2.2 Utvalg, svarrespons og bortfall
Som sagt blir det ofte gjort et utvalg av populasjonen. Dette utvalget bør være representativt for
hele populasjonen. Ideelt sett må sammensetningen i utvalget tilsvare populasjonen når det
gjelder alle viktige egenskaper (Johannessen 2010: 241). For gjøre et utvalg er det vanlig å gjøre
et randomisert, eller tilfeldig utvalg, av populasjonen.
13 Hvorfor akkurat de IKT-ansvarlige ble valgt ut som respondenter er forklart under kapittel 6.1.
Håvar Eidslott - 2012 - HiOA
40
Denne utvalgsprosessen kalles sannsynlighetsutvelgelse. Den enkleste formen, enkel tilfeldig
utvelgelse (fig. 2), fungerer som å trekke en lapp ut av en hatt. Alle enheter behandles likt, og
utvalget er komplett tilfeldig. En annen metode er stratifisert utvelgelse (fig.2), der man ønsker at
en viss andel fra spesielle grupper av populasjonen er representert, for eksempel en viss
aldersgruppe innenfor populasjonen (Johannessen 2010: 242).
Figur 3: Enkel tilfeldig utvelgelse Figur 4: Stratifisert utvelgelse
Jeg valgte å gjennomføre undersøkelse på hele populasjonen. Siden populasjonen var såpass liten
var det naturlig å inkludere alle i undersøkelsen. Potensielt kunne jeg dermed fått inn svar fra alle
skolene, men ved gjennomføring av en undersøkelse er det alltid noen som av forskjellige
grunner ikke kan delta eller vil svare. Dette kalles bortfall av respondenter. Det opprinnelige
utvalget kalles bruttoutvalget, og når man trekker fra bortfallet sitter man igjen med
nettoutvalget. Nettoutvalget kalles svarrespons, og for en forsker er det alltid et mål å oppnå
størst mulig deltakelse (Johannessen 2010: 244-255). Utvalget mitt ble på denne måten en
tilfeldig rekke av skoler som valgte å besvare undersøkelsen. Men selv om utvalget av skoler
som har svart er tilfeldig, må jeg bemerke at det ikke er et utvalg dannet på grunnlag av en
genuin enkel tilfeldig utvelgelse. Jeg kan dermed ikke garantere at skolene som har svart på en
eller annen måte er skjevfordelt. Dette kommer jeg tilbake til i kapittel 7.2.
3.2.3 Operasjonalisering, variabler og verdier
Operasjonalisering er prosessen fra det generelle til det konkrete. I min oppgave spør jeg i
hvilken grad fysiske IKT-forhold kan påvirke prøveresultatene. For å finne ut av dette må jeg
Håvar Eidslott - 2012 - HiOA
41
konkretisere hva jeg mener med fysiske IKT-forhold. Resultatet av operasjonaliseringen er en
rekke variabler jeg kan benytte i spørreundersøkelsen. En variabel er en spesifikk egenskap eller
et kjennetegn ved enhetene som varier med forskjellige verdier (Johannessen 2010: 249). I mitt
tilfelle inngår variablene i en rekke forskjellige spørsmål, og det respondentene har svart er
variablenes verdi. Hvilke variabler jeg sitter igjen med etter operasjonaliseringen av begrepet
IKT-forhold kommer jeg tilbake til i kapittel 6.2.
3.2.4 Reliabilitet og validitet
To viktige begreper innenfor kvantitativ metode er reliabilitet og validitet. Reliabilitet handler
om hvor nøyaktig undersøkelsen er gjennomført. Det vil si i hvor stor grad en kan stole på de
data forskeren jobber med. Validitet dreier seg om forskningsresultatets gyldighet. For en forsker
er det et mål å ha både høy reliabilitet og høy validitet. Det er umulig å ha høy validitet med lav
reliabilitet, men det er fullt mulig å ha høy reliabilitet men likevel lav validitet (Grenness: 145).
I det første eksempelet vil forskeren jobbe med data som ikke er til å stole på. Om det er tilfelle
vil det heller ikke være mulig å komme frem til riktige konklusjoner. I det andre eksempelet vil
forskeren jobbe med et riktig og nøyaktig tallmateriale, men likevel ende opp med å trekke feil
slutninger. Slike feilslutninger kan avsløres ved at andre forskere ikke kommer frem til samme
resultat.
Når jeg har jobbet med innsamling av data har jeg gjort mitt beste for å være svært nøyaktig.
Spørsmålene har blitt utviklet og utprøvd for å unngå at de ble feiltolket av respondentene. Jeg
har også gjort tiltak for å være sikker på at datamaterialet er knyttet opp mot de riktige skolene.
Når det gjelder respondentenes svar må jeg stole på at de har sendt inn riktige verdier, men det
finnes også metoder for å luke ut åpenbare feilsvar. Min innsamling er basert på et egenprodusert
spørreskjema, noe som kan være en svakhet i og med at jeg ikke har noe å sammenligne med.
Om man bruker spørreskjemaer som har vært brukt tidligere kan datagrunnlaget sammenlignes,
og reliabiliteten økes.
Håvar Eidslott - 2012 - HiOA
42
Uansett hvor nøyaktig en jobber med tallene vil det likevel alltid være en viss grad av feil i
statistiske modeller. Denne feilmarginen kan beregnes ved hjelp av statistiske tester, og kan bidra
til å avgjøre om eventuelle sammenhenger mellom variablene er reelle, altså signifikante, eller
ikke (Grennes 2001: 201).
3.2.5 Analysemetoder Når tallmaterialet skal analyseres finnes det et stort antall forskjellige metoder som kan brukes,
fra de enkle til de svært komplekse. De enkleste metodene tar for seg kun en variabel, og dette
kalles univariat analyse. Det kan være så enkelt som å finne ut hvor ofte en verdi gjentar seg
(frekvensanalyse), gjennomsnittet, medianen eller modus av variablenes verdier. En mer
kompleks univariat analyse kan være standardavviket for verdiene. Disse, og andre viktige
begreper blir forklart nærmere nedover i teksten.
Fra gjennomsnitt til standardavvik
Gjennomsnittet er en av de enkleste statistiske modellene som kan brukes. Gjennomsnittet
oppsummerer alle verdiene i en variabel i et hypotetisk tall14. For å sjekke om gjennomsnittet
representerer verdiene i en variabel på en god måte kan man begynne med å subtrahere
gjennomsnittsverdien fra den faktiske verdien. Det positive eller negative tallet en da sitter igjen
med er avviket. Om tallet er negativt overvurderer gjennomsnittet variabelens faktiske verdi, og
omvendt dersom avviket er positivt.
Avviket kan deretter kvadreres, altså ganges med seg selv. Det vil gjøre alle avvikstall positive
før de summeres. Summen av kvadrerte avvik vil være større jo flere verdier som summeres.
Derfor deles summen av kvadrerte avvik på antall verdier, minus én15, for å finne
gjennomsnittlig kvadratavvik fra gjennomsnittet. Det gjennomsnittlige kvadratavviket fra
gjennomsnittet kalles variansen. Variansen brukes i mange statistiske modeller, men brukes også
til å finne det som kalles standardavviket. Dette gjøres ved å ta kvadratroten av variansen.
14 Tallet er hypotetisk fordi det ikke behøver å forekomme i selve tallmaterialet 15 Ved å trekke fra 1 kan vi bruke avviket i utvalget til å predikere avviket i populasjonen. Dette har å gjøre med frihetsgraden, som er antall avvik fra snittet som kan variere fritt. Antall avvik som kan variere er alltid én mindre enn antallet observasjoner (Field 2005: 319)
Håvar Eidslott - 2012 - HiOA
43
Standardavviket forteller hvor tett eller spredt verdiene ligger opp til gjennomsnittet av
variablene. Et standardavvik på 0 betyr at alle tallene har samme verdi. Om standardavviket er
høyt, i forhold til gjennomsnittet, betyr det at gjennomsnittet representerer verdiene på en dårlig
måte. Det vil si, i et tilfelle der gjennomsnittet av et sett verdier har et høyt standardavvik (i
forhold til gjennomsnittsverdien), der vil verdiene ligge svært spredt i forhold til gjennomsnittet
(Field 2005: 6). Standardavviket gir svært nyttig informasjon, siden gjennomsnittet lett lar seg
påvirke av enkelte ekstreme verdier i en gruppe med ellers temmelig nærliggende verdier.
Frekvenser, histogram og fordeling
Frekvensanalyse og histogrammer faller inn under kategorien deskriptiv statistikk. En
frekvensanalyse teller ganske enkelt opp hvor ofte forskjellige verdier oppstår under en variabel.
Den verdien som dukker opp flest ganger kalles modus. En variabel kan gjerne ha flere modus
dersom flere verdier dukker opp like mange ganger.
En frekvensanalyse kan fremstilles grafisk i et histogram. Histogrammet ligner på et
søylediagram, men forskjellen ligger i at det er antall ganger en verdi eksisterer under en variabel
som vises, og ikke verdiene i seg selv. Histogrammet gir nyttig informasjon om hvordan
verdiene er fordelt utover.
Korrelasjon
I kapittel 8 vil jeg foreta en rekke bivariate analyser. Det vil si at jeg tar to variabler og ser om
det kan være en sammenheng mellom dem. For å finne ut om det er en sammenheng mellom to
variabler finnes det flere metoder, som Spearmans rangkorrelasjon og den jeg bruker i denne
oppgaven: Pearsons produkt-moment korrelasjonskoeffisient. For at det skal finnes en
sammenheng må det være en relasjon mellom variablene på den måten at med stadig økende
verdier på den ene variabelen vil det opptre stadig økende eller minkende verdier på den andre
variabelen. Dette svarer da til henholdsvis positiv og negativ sammenheng (Grennes 2001: 200).
Håvar Eidslott - 2012 - HiOA
44
Signifikans
Signifikans i denne oppgaven er knyttet til Pearsons korrelasjonsanalyse, og dreier seg om
hvorvidt resultatet av analysen er en tilfeldighet i utvalget, eller om det er en reell sammenheng. I
samfunnsforskning er det vanlig å bruke et signifikansnivå på 5%. Det vil si, om
korrelasjonsanalysen viser en statistisk sammenheng mellom to variabler, så vil signifikansnivået
vise om denne sammenhengen er reell eller tilfeldig. Om verdien er mindre enn 0.05 sier vi at
resultatet er statistisk signifikant, og man kan da med 95% sikkerhet si at sammenhengen er reell
og at den kan generaliseres til populasjonen.
Type 1 og 2 feil
Under testing av hypoteser er det alltid en viss mulighet for at man lander på feil slutning.
Årsaken til det er at hypotesetesting alltid er forbundet med en viss feilmargin. For å gjøre
sannsynligheten lav for å trekke feilslutninger brukes det som sagt vanligvis et signifikansnivå på
5%. Det betyr at man med 95% sikkerhet trekker riktig slutning, men det er fremdeles 5% sjanse
for at det gjøres feil.
Hvilke feil som kan oppstå avhenger av hvilken slutning man trekker. Om man forkaster en
nullhypotese som viser seg å være sann har man begått en type I-feil. Om man går andre veien
og beholder en nullhypotese som er feil har man begått en type II-feil (Johannessen 2010: 356).
Kausalitet
Kausal forskningsdesign forsøker å fortelle noe om hva som er årsak og virkning mellom to
variabler. Det kan for eksempel være fristende å si at en høy andel datamaskiner pr elev
forårsaker gode resultater på osloprøven i digital kompetanse. Det høres i allefall mer logisk ut
enn at gode prøveresultater forårsaker en høy andel datamaskiner pr elev. Likevel er det slik at
en statistisk sammenheng mellom to variabler alene ikke er nok for å påvise årsak og virkning
(Grennes 2001: 202). Grunnen til at statistisk sammenheng ikke er det samme som
årsakssammenheng er “problemet med den tredje variabel”. Dette er andre variabler, kjente eller
ukjente, som også kan være med på å påvirke resultatet (Field 2010: 173). Om mine analyser
Håvar Eidslott - 2012 - HiOA
45
viser en statistisk sammenheng mellom to variabler kan jeg derfor ikke slå fast at det er en kausal
sammenheng.
3.2.6 SPSS
Statistical Package for the Social Sciences, eller SPSS, er et statistisk analyseprogram som ble
lansert første gang i 1968. I følge Wikipedia er SPSS et av de mest brukte statistiske
programmene innenfor samfunnsvitenskapene (Wikipedia: 2012). Programmet har et grafisk
brukergrensesnitt som gir enkel tilgang til en rekke analytiske verktøy. I denne oppgaven har jeg
brukt SPSS i alle analyser, fra frekvensanalyser til korrelasjonsanalyser. De fleste grafene (med
noen unntak produsert i Excel) og alle spredningsplott i oppgaven er konstruert i SPSS.
Håvar Eidslott - 2012 - HiOA
46
4. Analyse av osloprøven i digital kompetanse
4.1 Hvorfor testes det? Osloprøven i digital kompetanse er, ikke overraskende, laget for å prøve elevene ut i nettopp
digital kompetanse. Selve testoppdraget ble opprinnelig gitt av Utdanningsetaten til ITU. Som
sagt hadde det vært lite vurdering av digital kompetanse i Norge tidligere, utenom
selvrapportering fra skolene. Den lave reliabiliteten i selvrapportering ble ansett som
problematisk, og ble derfor erstattet med flervalgsoppgaver, fordi ”Flervalgsoppgaver er et mer
reliabelt mål fordi elevene faktisk må løse oppgaver” (Hatlevik 2009a). Samtidig lå det en
utfordring i ”(…) å skape oppgaver som er valide og som er realistiske nok i relasjon til en
praksissituasjon.” (Hatlevik 2009a)
Prøven skulle med andre ord gi reliable resultater som på grunnlag av sine oppgaver ville gi et
valid bilde av elevenes digitale kompetanse. I de neste underkapitlene vil jeg presentere
begrepene reliabilitet og validitet og diskutere hvordan osloprøven forholder seg til dem. Jeg vil
også gå igjennom prøvens oppgaver og diskutere hvorvidt de kan brukes til å måle digital
kompetanse. Kapitlet avsluttes med en konklusjon om prøvens reliabilitets- og validitetsnivå.
4.2 Reliabilitet i testing Som i kvalitative og kvantitative analyser er også testing forbundet med begrepene reliabilitet og
validitet. Reliabiliteten i testing varierer etter hva som skal måles, og hvordan det gjøres. Med
andre ord, all testing vil ha en viss feilmargin på samme måte som et utvalg av en populasjon.
Denne feilmarginen påvirkes av flere faktorer, både ytre og indre. Indre faktorer som kan påvirke
reliabiliteten til en test er blant annet humør, motivasjon, testkompetanse, angst, utslitthet og
generell helse. Ytre faktorer kan være instruksjonene som har blitt gitt, tvetydighet i
prøvespørsmålene, hvilke spørsmål prøven inneholder, tilstanden i rommet, som hete, kulde og
lys, avbrytelser og flaks. Sammen med elevens faktiske kunnskap, forståelse, resonnementer og
Håvar Eidslott - 2012 - HiOA
47
evner blir summen av de ytre og indre påvirkning til en observert score som alltid vil ha et visst
feilnivå (McMillian: 2001). Figuren under viser de forskjellige faktorene som påvirker
reliabiliteten i en vurdering.
Figur 5 : Reliabilitet i testing (McMillian 2001: 67)
Osloprøven er som kjent utformet som en automatisk rettet prøve med oppgaver som i de aller
fleste tilfellene kun har ett riktig alternativ. En slik prøveform vil gi et langt mer reliabelt
testresultat enn en prøve med åpne spørsmål eller en prøve med praktiske oppgaver som skal
vurderes av en lærer. Årsaken til det er at alle elevene blir vurdert på samme måte, gjennomfører
prøven på samme plattform og får prøven sin rettet på samme automatiske vis. Prøveformen
slipper ikke unna indre feilfaktorer, og heller ikke alle ytre, men svarene som blir gitt kan bare ha
to utfall: Rett eller galt.
Håvar Eidslott - 2012 - HiOA
48
En åpen spørreform, for eksempel "grei ut om nettvett", som skal rettes av en lærer vil ha et stort
potensiale for individuelle og subjektive vurderinger som vil føre til at elevene blir vurdert ulikt
fra elev til elev, klasse til klasse og skole til skole. Som nevnt under kapittel 1.2 fantes det en del
egenrapportering om digital kompetanse før osloprøven ble utviklet, men resultatene av denne
egenrapporteringen ble ikke ansett som reliabel fordi det var en tendens til at skoler skrøt på seg
mer enn det de kunne.
Reliabiliteten referer altså til stabiliteten eller konsistensen i vurderingsinformasjonen (Airasian
2005). I osloprøven 2011 ble konsistensen regnet ut ved hjelp av statistisk analyse, nærmere
bestemt Cronbachs Alpha. Som nevnt i kapittel 4.2.2 er Cronbachs Alpha et mål på reliabiliteten
i blant annet tester. For de to kategoriene informasjonskompetanse og grunnleggende ferdigheter
havnet osloprøven på et Cronbachs Alpha-nivå på 0.85 og 0.7. Dette er betyr at osloprøven har
en god konsistens når det gjelder kategorien informasjonskompetanse, og en akseptabel
konsistens rundt grunnleggende ferdigheter. Osloprøven har med andre ord reliable resultater.
Reliabiliteten i en vurdering forteller derimot ingenting om prøven er hensiktsmessig og om den
måler det den skal måle (Airasian 2005). Det er et anliggende rundt validiteten av en test. En
reliabel test kan legge et grunnlag for validiteten i en test, men det er fullt mulig å få en prøve
med manglende validitet selv om resultatene er reliable. Dette kan sammenlignes med reliabilitet
og validitet i kvantitative undersøkelser, hvor det er umulig å ha en valid undersøkelse uten
reliable tall, men likevel mulig å oppnå en ikke valid undersøkelse basert på reliable tall. En viss
forskjell er det likevel mellom reliabilitet i kvantitative analyser og i testing, på den måten at høy
reliabilitet i en test kan komme i veien for høy validitet. Dette diskuterer jeg i kapittel 4.4.
Illustrasjonen under viser hvordan de forskjellige kombinasjonene av reliabilitet og validitet
fordeler seg. Med høy reliabilitet er det fremdeles mulig å bomme på validiteten, for eksempel
om man tolker resultatene feil. Med høy reliabilitet og høy validitet er resultatene både
konsistente og tolket riktig, med andre ord, man treffer blink. Den siste blinken illustrerer lav
Håvar Eidslott - 2012 - HiOA
49
reliabilitet, som kan føre til lav validitet. Her blir vurderingen spredt og lite pålitelig (Airasian
2005).
Figur 6: Høy og lav validitet og reliabilitet i testing (Airasian 2005: 19)
4.3 Validitet i testing Validitet i vurdering handler egentlig ikke om selve prøven, men om slutningene som trekkes ut
fra resultatene. Det er altså slutningene som er valide eller ei, og ikke prøven. Det vil med andre
ord være mer korrekt å snakke om validiteten av forståelsen, slutningene eller bruken av
prøveresultatene, fremfor validiteten av prøven. Validitet er, som reliabilitet, heller ikke en
enten/eller sak. Validitet har også nivåer, det vil si, en prøve kan gi svært valide resultater for et
formål, samtidig som den kan gi langt fra valide resultater for et annet formål. McMillian bruker
et eksempel om en enkelt prøve som kan ha høy validitet når det gjelder å måle elevenes
kunnskap om den amerikanske revolusjonen, mindre validitet for å måle om elevene kan
argumentere, enda mindre validitet for å måle om elevene kan kommunisere effektivt via
skriving og tilnærmet ingen validitet for å måle elevens matematiske evner (McMillian 2001:
59).
Håvar Eidslott - 2012 - HiOA
50
Figur 7: Validitet i testing (McMillian 2001: 61)
Figuren over viser gangen i å avklare validiteten av en test. Testen gjennomføres i en eller annen
kontekst, i osloprøvens tilfelle digital kompetanse. Testen gir et resultat som sammen med tre
forskjellige typer validitetsbevis kan gi validitet rundt påstander, meninger, forståelse, bruk og
slutninger man kommer frem til.
Validitet er et enhetlig konsept, det vil si at man ikke skiller mellom forskjellige typer validitet,
men bruker tre typer bevis som er med på å avgjøre validiteten (McMillian 2001: 59). De tre
typene bevis er:
● Innholdsrelaterte beviser
● Kriterierelaterte beviser
● Konstruksjonsrelaterte beviser
Innholdsrelaterte beviser handler om å ta et utvalg av det som skal måles. Det er ikke mulig å
måle alt en elev har lært innenfor et område, og derfor bestemmer læreren seg for oppgaver som
kan representere det eleven vet om hele området. Osloprøven i digital kompetanse kan heller
ikke måle alt en elev innehar av digital kompetanse, og det er derfor det har blitt gjort et utvalg
som skal representere elevenes samlede kompetanse. En ulempe med osloprøven er at det ikke er
elevenes lærere som lager prøven og bestemmer innholdet, og siden skoler jobber med IKT på
Håvar Eidslott - 2012 - HiOA
51
forskjellige måter er det ikke sikkert at oppgavene inneholder spørsmål som er representative for
hva elevene kan rundt på de forskjellige skolene.
Utviklerne av osloprøven kan ikke være sikre på om alle elever som tar testen har brukt
PowerPoint, bildebehandlingsprogrammer eller for den saks skyld: Microsoft Windows. Når
prøven likevel stiller spørsmål som er relatert til slik bruk er det med på å senke prøvens
validitet. Hopfl kaller det for regel nummer 1 i testutvikling å relatere prøvespørsmål direkte til
spesifikk kunnskap fra undervisning. Osloprøven bryter med dette prinsippet. I verste fall kan
konsekvensen av å bruke tester som ikke er knyttet opp mot noe elevene har lært føre til en
unøyaktig forståelse av elevenes kompetansenivå, avgjørelser rundt undervisning basert på
feilaktig informasjon og en ukorrekt vurdering av selve undervisningen (Hoepfl 1994).
Kriterierelaterte beviser handler om å kunne relatere resultatene av prøven mot en vurdering av
lignende art, for så å kunne sammenligne resultatene for å se om de er valide. Dette kan gjøres på
formelt vis ved å kalkulere korrelasjonskoeffisienten mellom to like egenskaper eller
kunnskaper, eller uformelt i et klasserom ved at en lærer sammenligner prøveresultatet med noe
annet, og lignende, eleven har gjort tidligere. For eksempel, om en elev scorer bra på en prøve
om bruk av mikroskop, og læreren tidligere har sett at eleven mestrer bruk av et mikroskop, så
har han et godt kriterierelatert bevis som øker prøvens validitet (McMillian 2001: 63). I
osloprøvens rapport blir det oppfordret til at lærere skal sammenligne resultatene i
grunnleggende ferdigheter med annen informasjon de har om elevene for å se om det gir et riktig
bilde av elevenes nivå (Utdanningsetaten 2011a: 14). Om en slik sammenligning gjennomføres
vil det bidra til å øke osloprøvens validitet.
Den siste kategorien, konstruksjonsrelaterte beviser, handler om uobserverbare egenskaper eller
karakteristikker som en person innehar, for eksempel intelligens, leseforståelse, ærlighet,
holdninger og resonneringsevner. Det finnes tre typer konstruksjonsrelaterte beviser, og de er
teoretiske, statistiske og logiske. Det vil si, det er viktig å ha en klar teoretisk definisjon av hva
det er man måler. Om man er interessert i å måle holdninger, så må det fremlegges en tydelig og
klar definisjon på hva som menes med holdninger. Den statistiske typen beviser handler om å
Håvar Eidslott - 2012 - HiOA
52
sammenligne resultater mellom to vurderinger som måler det samme, eller nesten det samme.
Om en elev for eksempel scorer bra på en gloseprøve, og deretter gjør det bra på en mer åpen
engelskprøve, så vil man ha et bedre grunnlag for å si at eleven har et godt ordforråd i engelsk
enn om man kun brukte gloseprøvene. De logiske konstruksjonsbevisene kan innta mange
forskjellig former. Om en lærer spør hvordan eleven tenkte når han svarte på et spørsmål, så kan
det fortelle noe om elevens resonneringsevner. En annen måte å finne logiske beviser på er å
sammenligne prøveresultater på grupper som har lært det prøven spør om, mot grupper som ennå
ikke har fått undervisning om emnet (McMillian 2001: 64).
McMillian anbefaler at lærere bruker klare definisjoner på hva som måles kombinert med logiske
konstruksjonsbaserte beviser (McMillian 2001: 64). Osloprøven forsøker å måle digital
kompetanse på to områder, grunnleggende kompetanse og informasjonskompetanse. Begge
områdene er definert i rapporten om prøveresultatene, og er gjengitt under kapittel 2.1.3. I tillegg
er elevene delt inn i nivåer basert på resultatene, og her er det også definerte kriterier som
forteller hva som legges i begrepet informasjonskompetanse. Fjorårets osloprøverapport
oppfordrer også lærere til å sammenligne prøveresultatene med annen informasjon om elevene.
Om dette blir gjort vil det kunne øke prøvens validitet.
Spørsmålet om osloprøven kan brukes som et valid mål på digital kompetanse kommer dermed
an på hvilken informasjon prøven fremskaffer kombinert med hvilke slutninger som trekkes ut i
fra denne informasjonen. Selve navnet osloprøven i digital kompetanse forteller oss at den vil si
noe om elevenes digitale kompetanse. Om den kan si noe om det kommer dermed an på hvilke
oppgaver og spørsmål prøven inneholder. I kapittel 4.5 blir prøvens oppgaver analysert.
Neste kapittel diskuterer noen problemer som kan oppstå i forholdet mellom svært reliable
prøveresultater, som tilfellet er i osloprøven, og det å komme frem til valide konklusjoner.
Håvar Eidslott - 2012 - HiOA
53
4.4 Problemer rundt validitet og reliabilitet i testing Det er visse problemer rundt validitet og reliabilitet i testing av elever. I kvantitativ forskning er
det som sagt et mål å oppnå både høy reliabilitet og validitet, og det er dessuten umulig å oppnå
høy validitet ved lav reliabilitet. I testing er det derimot slik at kravet om høy reliabilitet kan stå i
veien for høy validitet (Jakobsen 2001: 22). Årsaken til det ligger i spørsmålstypene og hvilke
svar elevene kan gi.
I en prøve der svarene har et binært utfall, altså kun riktig eller galt, vil det være en høy grad av
reliabilitet i resultatene. Enten er svarene riktige, eller så er de feil, og dette er likt for alle som
tar testen. Om prøven er gjennomført på en gruppe elever vil en raskt kunne se hvem som har
flest og færrest riktige svar. Samtidig vil en slik prøve måle kun svært begrenset og faktabasert
kunnskap. Prøven vil ikke kunne fortelle noe om eleven har kompetanse på andre nærliggende
områder, om han kan løse oppgaven på en annen måte eller hvordan eleven tenker når han jobber
med problemene. Arne Jakobsen skriver:
At tilsidesætte validitet til fordel for reliabilitet kan minde om Storm P.’s berømte
tegning af manden, der under en gadelygt leder efter sine nøgle - ikke fordi det er
lige dér, han har tabt den, men fordi det er dér, han kan se noget.
(Jakobsen 2001: 23)
En prøve med høy reliabilitet kan være enkel å lage i form av flervalgsoppgaver med ett eller
flere riktige svar. En slik prøve kan til og med raskt bli automatisk rettet av en datamaskin, som
osloprøven. Om det er snakk om en nasjonal prøve eller en osloprøve er det attpåtil billig og
mindre tidkrevende å gjennomføre en automatisk rettet prøve fremfor en prøve som må rettes
manuelt av sensorer eller lærere. Det er lett å lage en digital prøve og si at den måler digital
kompetanse, men som kjent er digital kompetanse et komplekst begrep som inneholder mange
forskjellige typer kunnskaper. Er osloprøven lyset fra gatelykten? Leter vi etter digital
kompetanse blant elevene ved hjelp av en liten rett eller galt-prøve fordi det er det letteste?
Osloprøven har høy reliabilitet, men måler den egentlig digitale kompetanse? Inneholder den
spørsmål som kan representere det elevene kan rundt bruk av digitale verktøy? Eller måler den
Håvar Eidslott - 2012 - HiOA
54
en snever del av et stort og komplekst landskap? Tilsidesetter den validitet fremfor høy
reliabilitet? Videre i kapittel 4.5 vil jeg se på hvilke spørsmålstyper osloprøven er satt sammen
av, og diskutere i hvilken grad prøven kan kalles valid.
4.5 Spørsmålstyper i osloprøven Osloprøven består av 30 oppgaver med varierende utforming og innhold. Osloprøven er delt opp
i kategoriene grunnleggende ferdigheter og informasjonskompetanse, men i oppgaven er alle
oppgavene i de forskjellige kategoriene blandet sammen. Jeg har gått igjennom oppgavene og
har valgt å kategorisere dem etter hva oppgavene ber elevene gjøre. Jeg endte opp med 9
forskjellige kategorier som jeg her sammenligner med Ola Erstads digital kompetanse definisjon
og 10 medfølgende komponenter (Erstad 2005)16.
1. Trykk på riktig sted
Oppgavene i denne kategorien handler om å markere riktig sted i en skjermdump av et program,
som Microsoft Word eller PowerPoint, eller riktig tast på tastaturet. I eksempelet under skal
eleven markere knappen som setter inn et nytt lysbilde i PowerPoint17. Denne typen oppgaver
måler det Erstad kaller grunnleggende ferdigheter og er den første komponenten i listen hans. De
fleste av disse oppgavene bruker grensesnittet fra Microsoft Office som illustrasjon. Selv om
ikonene ligner hverandre mellom Microsoft Office, Open Office og Apples iWork er det en
svakhet ved oppgavene at de kun benytter Microsofts grensesnitt. Selv om majoriteten benytter
MS Office er det et fritt valg for skolene om de vil installere Microsofts produkter eller Open
Office.
16 Erstads komponenter er gjengitt i kapittel 2.1.4. 17 Den grønne markeringen stammer fra eksporten av prøven til PDF, som jeg har fått av Utdanningsetaten. Markeringen skal markere området for riktig svar, men er ikke alltid på helt riktig sted.
Håvar Eidslott - 2012 - HiOA
55
Figur 8: Trykk på riktig sted-oppgave
2. Følg lenken, (søk), og les
Her skal eleven følge en lenke til et eksternt nettsted og finne informasjon som skal fylles inn i
en tekstboks. Lenken åpner seg i et nytt vindu og fører noen ganger direkte til nettstedet eleven
skal finne informasjonen på, og noen ganger til Google eller Wikipedia der eleven selv må søke
opp informasjonen. I eksempelet under er oppgaven å finne ut hvor mange tenner bjørnen har18.
Denne typen oppgaver har et potensiale i seg til å kunne måle elevenes søkeferdigheter, som
Erstads tredje komponent, men når elevene blir sendt direkte til sidene som inneholder
informasjonen som skal settes inn i tekstboksen reduseres spørsmålet til en oppgave i lesing.
Figur 9: Følg lenken, søk, og les-oppgave (tallet viser akseptert verdi)
18 Her har ikke eksporten av oppgaven fått med seg lenken som fører eleven til et nettside på Globalskolen.no.
Håvar Eidslott - 2012 - HiOA
56
Figur 10: Nettsiden elevene blir sendt til i følg lenken-oppgaven
I en annen oppgave i samme
kategori skal elevene finne ut
hvor mange som har Stella som
eneste fornavn ved hjelp av
SSBs19 nettside. Også denne
oppgaven er svært avhengig av
høy lesekompetanse. SSBs
forside er en multimodal tekst
med store mengder tettpakket informasjon, og søkefeltet for navnestatistikken ligger helt til
venstre i skjermbildet. Om elevene tar feil og søker ved hjelp av søkefeltet øverst på siden får de
likevel presentert hvor mange som heter Stella, men ikke hvor mange som har Stella som eneste
fornavn. Denne informasjonen får man kun ved å søke i selve navnestatistikken. Denne lille
nyansen i spørsmålet kan være lett å glemme, spesielt når man samtidig navigerer et nettsted man
kanskje ikke har brukt spesielt ofte som 10-åring. Oppgaven kan sees på som et mål av Erstads
komponent navigere, men spesifiseringen i denne oppgaven av "eneste fornavn" gjør oppgaven
nærmere en leseforståelsesoppgave enn en navigeringsoppgave.
19 Statistisk Sentralbyrå: ssb.no
Håvar Eidslott - 2012 - HiOA
57
Figur 11: Statistisk Sentralbyrås forside (ssb.no)
3. Sett sammen riktige ord til bildene
Her presenteres elevene for et eller flere bilder som skal navngis ved at elevene drar ord til riktig
sted. Det kan for eksempel være bilder av datamaskindeler, verktøy på en verktøylinje eller
knapper i en medieavspiller. I skjermdumpen under skal elevene plassere ut riktig navn på
diverse ikoner hentet fra Windows. Som i oppgavene der elevene skal trykke på riktig sted er det
en svakhet i at oppgaven ikke tar hensyn til at enkelte skoler benytter Skolelinux. Denne
oppgaven inneholder også flere alternativer enn ikoner, noe som bryter med de fleste andre slike
oppgaver elever kjenner til. Denne typen oppgaver kan fungere som et mål på deler av Erstads
komponent grunnleggende ferdigheter.
Håvar Eidslott - 2012 - HiOA
58
Figur 12: Sett sammen riktige ord til bildene-oppgave
4. Kopier og søk
I denne oppgaven skal eleven bruke Google bilder til å søke seg frem til riktig svar. Oppgaven
inneholder flere lange og kompliserte dinosaurnavn som eleven skal benytte i søket, kanskje for
å sjekke om eleven mestrer nettsøk og kopiering og liming av tekst. Men det er ingenting som
hindrer eleven i å skrive av navnene i stedet. Hvilken øgle som har vinger blir dessuten avslørt i
en tidligere oppgave i prøven (se figur 16). Oppgavene kan sees på som et forsøk på å måle
søkeferdigheter, men når eleven sendes direkte til siden det skal søkes på, så har oppgaven
begrenset verdi.
Håvar Eidslott - 2012 - HiOA
59
Figur 13: Kopier og søk-oppgave
5. Tabellavlesing
I disse oppgavene skal eleven lese av en tabell og skrive svaret inn i en tekstboks, eller markere
riktig sted i tabellen. Det finnes mange slike oppgaver i prøven. Hvordan tabellavlesing passer
inn i begrepet digital kompetanse er noe usikkert. Enkelte av tabellene ligner på regneark man
finner i blant annet Excel, og i andre oppgaver skal elevene finne ut av hvilken planet som har
flest måner eller hvor mange ganger Norge har vunnet i Grand Prix. Oppgavene er mye nærmere
knyttet til grunnleggende ferdigheter som lesing og skriving i matematikk enn til å kunne bruke
digitale verktøy i matematikk og begrepet digital kompetanse.
Håvar Eidslott - 2012 - HiOA
60
Figur 14: Tabellavlesningsoppgave20
6. Flervalgsoppgaver
Flervalgsoppgavene dekker over flere emner, men er alle like i utformingen. Det er ett spørsmål
med ett eller flere korrekte svaralternativer, også kalt nøkler, mikset sammen med ett eller flere
gale svar, kalt distraktører. Det kan også være flere riktige svar i enkelte av oppgavene.
Spørsmålene dreier seg om alt fra nettvett til bildebehandling til kildekritikk. For at slike
oppgaver skal fungere er det viktig at de følger visse retningslinjer. Hva dette går ut på kommer
jeg nærmere inn på i kapittel 4.6.
Oppgavene i denne kategorien forsøker å måle kunnskaper om blant annet kildekritikk og
nettvett. Oppgaven i figur 15 er en av oppgavene som skal vise om en elev klarer å skille ut
underholdningssiden fra de mer seriøse sidene, men oppgaven sier lite om eleven sitter inne med
en god evne til å vurdere kvaliteten, relevansen og nytten av informasjonen, noe som er en viktig
del av Erstads kildekritikk-komponent evaluere.
20 Eksporten av oppgaven viser ikke hele regnearket.
Håvar Eidslott - 2012 - HiOA
61
Figur 15: Flervalgsoppgave
7. Kopier og lim
Denne oppgaven ligner på kopier og søk, men i stedet skal elevene kopiere ord, setninger eller
nettadresser fra en tekst inn i en tekstboks. Denne typen oppgaven finnes det flere av, og er et
forsøk på å måle om elevene mestrer kopiering og liming, og kanskje også om elevene vet hva
som er overskrifter, understreket tekst, nettadresser og lignende. Det er en ferdighet som faller
inn som en svært liten del av Erstads komponent grunnleggende ferdigheter. Oppgaveformen
utgjør likevel 6 av oppgavene i prøven. Problemet er bare at elevene like gjerne kan skrive inn
riktig svar. Oppgaven blir dermed redusert til en test i leseferdigheter. Vanskelige navn er et
hinder i veien dersom eleven ikke kopierer teksten, men det er likevel umulig å vite om eleven
har kopiert og limt eller skrevet av.
Figur 16: Kopier og lim-oppgave
Håvar Eidslott - 2012 - HiOA
62
7. Koordinatoppgaver
Her skal elevene trykke på riktig sted i et koordinatsystem, tegne en linje mellom to punkter eller
tegne opp en figur som dekker over flere ruter. Eksempelet under er hentet fra eksempelprøven
(Utdanningsetaten 2011b) fordi eksporten av osloprøven ikke fikk med seg grafikken i
koordinatsystemoppgavene. Denne oppgaven faller inn under kompetansemålet geometri etter
fjerde årstrinn i læreplanen. Der står det at elevene skal "plassere og beskrive posisjonar i
rutenett, på kart og i koordinatsystem, både med og utan digitale verktøy"
(Utdanningsdirektoratet 2012). Selv om oppgaven er knyttet til bruk av IKT, så er det ikke
primært det å beherske bruk av IKT denne oppgaven måler. Den måler først og fremst elevenes
ferdigheter i matematikk. Innenfor digital kompetanse kan ikke oppgaven brukes til å måle stort
mer enn elevenes ferdigheter i bruk av mus.
Figur 17: Koordinatoppgaver
Håvar Eidslott - 2012 - HiOA
63
8. Tell punkter i en punktliste
Den siste kategorien består av kun én oppgave jeg ikke fikk plassert i noen av de andre
kategoriene. Den går enkelt og greit ut på å telle antall punkter i en punktliste. Oppgaven er
presentert i skjermdumpen under (med akseptert verdi i parentes). Hva måler denne oppgaven?
Om eleven vet hva en punktliste er, eller om eleven kan telle til åtte? Det er lite i denne
oppgaven som kan si noe om en elevs digitale kompetanse.
Figur 18: Tell punkter i en punktliste-oppgave
Flervalgsoppgavene utgjør den største andelen av oppgavene, fulgt av oppgaver av typen trykk
på riktig sted og følg lenken, (søk), og les. Kakediagrammet under viser fordelingen av oppgaver
på de forskjellige kategoriene. De oppgavene som faktisk kan si noe om digital kompetanse
måler kun svært grunnleggende ferdigheter. Søkeoppgavene er i mange tilfeller leseoppgaver, og
det samme gjelder klipp og lim-oppgavene. Oppgavene som handler om tabeller, koordinater og
telling av kulepunkter ligger nærmere matematikk enn digital kompetanse. Da gjenstår
flervalgsoppgavene, og de kommer jeg nærmere inn på i neste kapittel.
Håvar Eidslott - 2012 - HiOA
64
Figur 19: Oversikt over oppgavetyper i osloprøven
11!
12!
4!
1!
7!
21!
6!
4!1!
Trykk!på!riktig!sted!
Følg!lenken,!(søk),!og!les!
Sett!sammen!riktig!ord!til!
bilde!Klipp!og!søk!
Tabellavlesing!
Flervalg!
Klipp!og!lim!
Koordinat!
Tell!punkter!i!punktliste!
Håvar Eidslott - 2012 - HiOA
65
4.6 Problemer rundt oppgaveformuleringer i prøven Den første osloprøven i digital kompetanse høstet kritikk for språkbruken,
spørsmålsformuleringene og svaralternativene. I et intervju i Aftenposten sier Tone Finne ved
Bredtvedt kompetansesenter dette om osloprøven som ble gjennomført i 2007:
- Selv om de i utgangspunktet spør om riktige ting i forhold til kravene i
Kunnskapsløftet, er ikke prøven egnet til å måle digitale ferdigheter og holdninger
hos niåringer. Språket er for voksent og er delt opp i lange leddsetninger, noe barn
ofte har problemer med å forstå. Svaralternativene i flervalgsoppgaven er dessuten
for mange, sier Finne, som mener «ja, nei, vet ikke» hadde passet bedre for en
niåring.
(Dregelid 2007)
Siden den gang har språket i prøven blitt senket til et nivå bedre tilpasset fjerdeklassinger, men
det finnes fremdeles flere spørsmål som ikke er spesielt godt formulerte, både når det gjelder
oppgavetekst, svaralternativer og illustrasjoner.
Et av dem er bruken av ord som kan være vanskelige for fjerdeklassinger å forstå. Et lite
eksempel er oppgaven som er gjengitt i figur 12, der oppgaven er å dra riktig begrep til riktig
bilde. Begrep kunne vært erstattet med enklere synonymer fra et mer dagligdags språk, som ord i
dette tilfellet. Retningslinjer for design av flervalgsspørsmål maner til bruk av et vokabular som
er kjent blant de som skal gjennomføre prøven (Hoepfl 1994, Anderson 2008). Osloprøven 2011
er likevel langt bedre enn sine forgjengere i språkbruken, og andelen fremmedord er denne
gangen lav.
Det å illustrere oppgavene kan også bidra til at elevene forstår oppgavene bedre, om det er gjort
på en god måte. Det finnes mange illustrasjoner i prøven, og de fleste fungerer OK, mens andre
er mindre gode og noen direkte dårlige. I spørsmål 20 skal elevene svare på om det er lov å
komme med trusler på Internett. Oppgaven er illustrert med logoen til Internet Explorer. Ordet
trussel måtte jeg forklare til flere elever da jeg gjennomførte prøven ved min skole. Om
Håvar Eidslott - 2012 - HiOA
66
oppgaven var illustrert med en skjermdump av et chattevindu der det stod et eksempel på en
truende melding kunne kanskje elevene lettere forstå oppgaven på egen hånd. Det ville også bli
lettere for lærere å forklare oppgaven. Men i hvilken grad skal læreren hjelpe elevene med
oppgavene? Her finnes det ingen retningslinjer, og det blir opp til den enkelte lærer å vurdere
hvor langt en skal gå i forklaringen. Slike subjektive vurderinger er en ytre påvirkning på
elevenes prøveprestasjon som kan bidra til å senke prøvens reliabilitet.
I oppgave 20 var det ikke bare illustrasjonen som kunne trenge en forandring. Oppgavetekstene,
eller stammen som de kalles i flervalgsspørsmål, er formulert som to påstander. Den første lyder
slik: ”Det er ikke lov å komme med trusler på internett”. Er svaret ja, det er ikke lov å komme
med trusler på internett, eller nei, det er ikke lov å komme med trusler på internett? Det siste
alternativet er en vanlig muntlig svarformulering hvor man ofte sier avkreftende nei før man
konstaterer regelen: “Nei, det er ikke lov.” I retningslinjer for design av flervalgsspørsmål
oppfordres det til å unngå bruk av negativer i stammen (Hoepfl 1994, Anderson 2008). Om
stammen likevel er negativ kan ikke svaralternativene være det (Anderson 2008: 36). Oppgave
20 bryter med dette prinsippet. Om oppgaven var formulert som et spørsmål ville det være langt
enklere å velge svaralternativ: “Er det lov å komme med trusler på Internett?” En slik
formulering faller inn under Hoepfls anbefaling om å bruke direkte spørsmål eller uferdige
setninger som stamme (Hoepfl 1994).
Håvar Eidslott - 2012 - HiOA
67
Den andre påstanden er at ”Barn under 18 år kan komme med trusler på Internett”. Hva er det
påstanden ønsker at elevene skal forstå? Er det at barn under 18 år også noen ganger oppfører
seg truende på nettet? Eller er det at det ikke er lov å true andre på nettet, og at denne loven også
gjelder for barn under 18 år? Det er jo på ingen måte slik at barn er forhindret i å true andre. De
kan gjerne komme trusler, mot så mange de vil, men om det er lov er en annen sak. Stammen kan
oppleves forvirrende og kunne med fordel vært formulert om et spørsmål.
Figur 20: Nettvettoppgave 1
Oppgave 18 er et spørsmål der stammen lyder slik “Kan du stole på at dette er Per på 14 år?”,
akkompagnert av et bilde av en voksen mann med skjegg. Svaralternativene elevene kan velge
mellom er distraktørene: Du kan alltid stole på de du møter på Internett, Du kan alltid stole på
gutter du møter på Internett, Det kan hende han heter Jens og nøkkelen Du kan aldri vite hvem
du møter på Internett. Oppgaven er ment for å sjekke om eleven forstår at folk man møter på
nettet ikke nødvendigvis er den han eller hun utgir seg for å være. Men hvorfor brukes det et
bilde av en voksen mann for å illustrere situasjonen? Dette er et eksempel på en dårlig illustrert
oppgave.
Håvar Eidslott - 2012 - HiOA
68
Figur 21: Nettvettoppgave 2
Resultatet er at oppgaven fremstår som forvirrende. Selvsagt er det ikke Per på 14 år på bildet.
Hvem er det da? Det kan jo hende han heter Jens? Slike svaralternativer er diskuterbare, og
fungerer ikke som gode distraktører. Svarene bør også utelukke hverandre, noe som ikke er
tilfellet her. For eksempel, om du alltid kan stole på de du møter på Internett, så er det gitt at du
også alltid kan stole på gutter du møter på Internett. På toppen av det hele er nøkkelen
problematisk i denne oppgaven. Den utelukker alle muligheter for at man kan vite hvem du
møter på nettet. Kan vi virkelig aldri noensinne vite hvem vi treffer på nettet? Vanligvis er det
best å unngå å bruke ord som alltid og aldri i svaralternativene (Anderson 2008: 37).
Elever i dag er kjent med Microsofts Messenger, Facebook og diverse blogger hvor svært mange
bruker sine egentlige navn. En bedre formulering av stammen kunne for eksempel være: “Noen
du ikke kjenner tar kontakt med deg på nettet. Kan du vite helt sikkert om de snakker sant?” Om
oppgaven i tillegg hadde en illustrasjon hentet fra et chattevindu, Facebook eller epost med en
tekst, som: “Hei, jeg heter Anne, hvem er du?”, kunne det vært lettere for elevene å skjønne
oppgaven. Stammen vil her være formulert slik at det kun er mulig med ja og nei-svar. Dette gjør
Håvar Eidslott - 2012 - HiOA
69
det lettere å gamble seg til riktig svar, men det utelukker også meningsløse distraktører som “Det
kan hende han heter Jens”. For det første bryter denne distraktøren med de andre alternativene,
og for det andre er den ikke udiskutabelt inkorrekt, noe som bryter med anbefalte retningslinjer
(Anderson 2008: 38).
Svært mange flervalgsspørsmål kan med fordel kortes ned til enten/eller-spørsmål. En analyse
gjennomført av Haladyna og Downing i 1993 så på 1100 spørsmål fra standardiserte prøver og
fant at svært mange av dem kun hadde en fungerende distraktør. De andre distraktørene fungerte
rett og slett ikke, og spørsmålene kunne dermed like gjerne ha vært formulert med to
svaralternativer, altså en nøkkel og en distraktør (Haladyna 2004: 75).
Et annet eksempel på dette er oppgaven om kildekritikk (Se figur 22). Her skal elevene svare på
om all informasjon på internett og Wikipedia er riktig. Svaralternativene er ja og nei, og
oppgavene fungerer greit som en test på elevene forstår at ikke alt på nett er sant. Men siste
spørsmål feiler med sine tre alternativer. Er det mulig å finne ut hva som er sant på Internett? Ja,
nei eller noen ganger? Ja og noen ganger overlapper hverandre. Her burde spørsmålet vært
kortet ned til to svaralternativer ved å kombinere ja og noen ganger til "Ja, noen ganger", som
sammen med "Nei" ville gitt en (temmelig enkel) distraktør og en nøkkel. Spørsmålet er i
utgangspunktet svært generelt, og kunne kanskje i stedet vært formulert som et mer åpent
spørsmål med flere riktige svar, som "Hvordan kan du sjekke om noe er riktig på nettet?". Da
kunne det vært flere nøkler, som "Se etter hvem som har skrevet teksten", "Sjekke flere steder"
og "Se på hvilken nettside du er på". Problemet er å finne gode distraktører til en slik oppgave.
Håvar Eidslott - 2012 - HiOA
70
Figur 22: Kildekritikk-oppgave
I oppgave 10 får elevene beskjed om at flere svar kan være riktige. Likevel er det bare en nøkkel
blant de to distraktørene. I et slikt tilfelle kan man ende opp med at elevene antar at det skal være
flere riktige alternativer i oppgaven. Om det kun er en nøkkel er det unødvendig å advare elevene
om at det kan være flere riktige svar.
Figur 23: Nettvettoppgave 3 og 4
Håvar Eidslott - 2012 - HiOA
71
I oppgave 11 er det to nøkler og en distraktør, og oppgaven er dermed riktig merket med at det
kan være flere riktige svar. Oppgaven er likevel svak i og med at distraktøren er svært lett å
gjennomskue, samtidig som få fjerdeklassinger på eget initiativ vil si i fra til politiet om at de har
fått en stygg melding. Første steg for barn er å si i fra til en voksen, som foreldre eller lærer. Det
å bruke foresatte er også et brudd på retningslinjene om å bruke vokabular tilpasset den som skal
gjennomføre prøven. Ordet kunne lett blitt byttet ut med "foreldre", “mamma og pappa” eller “en
voksen jeg stoler på”.
Et annet problem rammer oppgavene som handler om å kopiere og lime tekst inn i en tekstboks
(se figur 24). De skal måle om elevene kan å kopiere og lime tekst, men det er ingenting som
hindrer elevene i å skrive inn riktig svar. For å legge et lite hinder i veien handler mange av disse
oppgavene om dinosaurer med lange navn som fort kan staves feil. Men om elevene er nøye og
taster inn bokstav for bokstav vil de få riktig svar uavhengig om de kan å kopiere og lime eller ei.
Oppgaven ender dermed opp med å bare måle om elevene kan lese og avkode oppgaven.
Figur 24: Kopier og lim-oppgave der svaret like gjerne kan skrives inn
Problemene som presenteres her senker prøvens reliabilitet ved at spørsmålene fremstår som
upresise og i noen tilfeller nærmest villedende. Det er ikke mulig å vite om elevene har svart feil
fordi de ikke kunne svaret, eller fordi de ikke forstod, eller rett og slett misforstod, oppgaven. Og
når oppgaver kan løses på en måte som ikke lenger måler det oppgaven skal måle, som i kopier
Håvar Eidslott - 2012 - HiOA
72
og lim-tilfellet, da henger konklusjoner om elevene mestrer oppgaven eller ikke i en tynn tråd.
Dette fører meg inn på kapittel 4.9 som handler om hva osloprøven faktisk måler med sine
spørsmål.
4.7 Tekniske problemer og andre vanskeligheter rundt prøven
Prøven, som presenteres gjennom et Flash-basert system, gjennomføres i en nettleser på skolens
datamaskiner. Prøven sjekker hvilken nettleser som brukes, og støtter kun Internet Explorer og
Firefox. Prøven kan gjennomføres i andre nettlesere, men brukeren får da en advarsel om at
uforutsette ting kan skje. Prøven krever også en viss oppløsning og versjon av Flash-innstikket.
Kravene er langt fra urimelige og ikke noe problem for de fleste skolene. Det dukket likevel opp
tekniske problemer i 2011-prøven. To av spørsmålene ville ikke laste seg inn hos alle elevene, og
ble derfor kuttet fra analysene (Utdanningsetaten 2011a).
Enkelte av oppgavene sendte elevene til en ny nettside ved å åpne et nytt vindu. Under min egen
gjennomføring var det flere elever som ikke fant igjen prøven når en ny side eller fane åpnet seg.
Det skjønte ikke at det gikk an å bytte mellom flere vinduer. Dette forteller litt om nivået på
deres digitale kompetanse, men det forteller også om en prøve som forutsetter kunnskaper som
kanskje ikke er der for i det hele tatt å kunne gjennomføre prøven. Heldigvis lagres elevens
fremgang, slik at de som i vanvare lukket nettleseren under jakten på prøvevinduet kunne logge
seg inn og fortsette der de slapp.
4.8 Oppsummering av prøveanalysen
Prøven i digital kompetanse gir en totalscore som rangerer skoler fra øverst til nederst på en
skala. Dermed er det fristende å si at en skole som scorer over gjennomsnittet har elever som i
stigende grad på rangeringen er flinke i digital kompetanse, og skoler som scorer under
gjennomsnittet har elever som i synkende grad på rangeringen er dårlige på digital kompetanse.
Håvar Eidslott - 2012 - HiOA
73
En slik slutning vil være lite valid, rett og slett fordi osloprøven ikke måler digital kompetanse,
den måler et snevert sett av grunnleggende digitale ferdigheter inkludert noen (ofte problematisk
formulerte) oppgaver som forsøker å måle nettvett og kildekritikk.
Osloprøven er preget av spørsmål som stiller høye krav til elevenes leseferdigheter. For å kunne
svare på mange av spørsmålene må elevene kunne lese tekst i mange forskjellige former, som
spørsmål, påstander, faktatekster og sammensatte tekster, som på SSBs hjemmeside. De må
kunne avkode oppgaver og finne ut av hva spørsmålene vil ha til svar. Oppgavene der elevene
skal finne informasjon er i de fleste tilfeller lenket direkte til tekstsider. I en av to kartoppgaver
er søket allerede gjennomført. Det gjenstår med andre ord kun å lese og finne informasjon i
teksten for å besvare spørsmålene.
Oppgavene som forteller eleven at han skal kopiere og lime inn tekst er utformet slik at det er
fullt mulig å skrive inn teksten i stedet for å kopiere og lime. Oppgaven måler dermed ikke om
elevene kan kopiere og lime, men om de kan lese seg frem til riktig svar i oppgavene. I
oppgavene om mobiltelefonbruk og stygge meldinger på SMS må elevene forholde seg til
formuleringer som fort kan misforståes på grunn av negativ stamme i spørsmålet eller
svaralternativer som ikke fullt og helt kan utelukkes. Oppgavene måler dermed om eleven klarer
å holde tunga rett i munnen mens de avkoder oppgavene.
Osloprøven hevder som sagt å måle to typer ferdigheter, informasjonskompetanse og
grunnleggende ferdigheter. Informasjonskompetanse er inndelt i tre nivåer, der nivå 3 er det
høyeste. Dette nivået beskrives på denne måten:
En elev på dette nivået har svært gode søkestrategier og klarer å hente frem
informasjon om temperaturer, dyrearter og dinosaurer. En elev på nivå 3
innhenter informasjon slik at han/hun kan planlegge reiseruter med digitale kart.
De har også svært god vurderingsevne når det gjelder kildebruk.
(Utdanningsetaten 2011a)
Håvar Eidslott - 2012 - HiOA
74
Jeg mener oppgavene i prøven ikke legger et grunnlag for å komme med en slutning som i sitatet
over. Om eleven ikke blir lenket videre til sidene de skal finne informasjon på, så sendes de til
Google eller den siden som skal brukes til søket. Oppgavene sier heller ingenting om eleven kan
vurdere kvaliteten, relevansen, objektiviteten eller nytten av informasjonen som er funnet. Det
betyr at det ikke finnes noe grunnlag for å konkludere med at elevene har svært god
vurderingsevne når det gjelder kildebruk. Resten av kompetansen på nivå 3 dreier seg om
planlegging av kjøreruter ved hjelp av Google Maps, en ferdighet som er lite relevant for 10-
åringer.
Sett opp mot Ola Erstads definisjon av digital kompetanse er osloprøven en prøve i noen få
grunnleggende ferdigheter og litt nettvett, kombinert med en test av lese- og
matematikkferdigheter. Prøven sier svært lite eller ingenting om det Erstad kaller klassifisering,
integrering, evaluering, kommunisering, samarbeid og det å skape og kreere. Dette kommer som
en naturlig konsekvens av prøvens form med lukkede spørsmål med et binært rett eller galt-
utfall. Med andre ord, selv om osloprøven har en høy grad av statistisk reliabilitet, så har den en
lav grad av validitet som et mål på digital kompetanse. Den hevder å måle digital kompetanse,
men bommer på mål, som i første blink i figur 6. Digital kompetanse er et svært komplekst
begrep som vanskelig lar seg operasjonalisere til en kort digital test. Slik prøven fremstod i 2011
er den mer valid som et mål på leseferdigheter enn det den er for digital kompetanse.
Om prøven hadde endret navn til osloprøven i grunnleggende digitale ferdigheter ville det bli
enklere å lage en prøve som både er reliabel og valid. Med en slik navneendring ville det heller
ikke være nødvendig å vanne ut begrepet digital kompetanse til noe som ligner mest på det man
kan kalle en snever del av basale IKT-ferdigheter. Når man ser nærmere etter hvordan prøven er
bygd opp, og hvordan begrepet digital kompetanse er blitt brukt, så kan man nesten mistenke at
digital kompetanse har blitt forstått som et synonym for grunnleggende ferdigheter.
Her avsluttes selve prøveanalysen. I neste kapittel begynner den kvantitative analysen av
osloprøven. Der ser jeg nærmere på om det er noen sammenheng mellom skolenes fysiske IKT-
forhold samt nasjonale prøveresultater og osloprøvens resultater.
Håvar Eidslott - 2012 - HiOA
75
5. Spørreundersøkelsen: Innhenting av data
fra skolene
5.1 IKT-ansvarlig som respondent Da jeg skulle utforme spørreundersøkelsen måtte jeg først bestemme hvem som skulle besvare
den ved hver enkelt skole. Jeg kunne sende den til rektorene, men de har gjerne ikke
detaljkunnskap rundt datamaskinparken. Arbeidsmengden til rektorene er også av en art som
kanskje ville redusert svarprosenten ved at en frivillig spørreundersøkelse fort kan bli
nedprioritert. Lærerne ved fjerde trinn var også en potensiell mottaker, men hvem på trinnet som
skulle svare ville jeg ikke kunne kontrollere. De mangler, som rektorene, også den totale
oversikten over skolens IKT-utstyr.
Spørreundersøkelsen ble derfor utformet med tanke på at den skulle besvares av IKT-ansvarlig
ved skolene. Siden spørreundersøkelsen skulle dreie seg om tilgang, mengder og tilstand mente
jeg at det var naturlig at IKT-ansvarlig ble mottaker. Ut i fra egen erfaring vet jeg at en IKT-
ansvarlig har lett tilgang på alle slike tall. Gjennom Utdanningsetaten fikk jeg tilgang på en
mailingliste med oversikt over navn og epost til alle IKT-ansvarlige ved barneskolene i Oslo.
Dermed kunne jeg sende spørreundersøkelsen direkte til hver enkelt person.
5.2 Operasjonalisering, variabler og målenivå Som tidligere nevnt er operasjonalisering prosessen fra det generelle til det konkrete. Jeg er ute
etter data om skolenes IKT-forhold. Det vil si både mengder, alder og tilgang til IKT utstyr. For
å kunne tallfeste og måle dette lagde jeg flere spørsmål som utgjorde spørreundersøkelsen.
Spørsmålene bestod av forskjellige variabler. Enten var det variabler som konkretiserte det jeg la
i begrepet IKT-forhold, eller så var det variabler jeg mente kunne bidra med interessant
tilleggsinformasjon, som antall elever i forhold til antall klasser. Variablene i spørsmålene er
blant annet hentet fra noen av nullhypotesene, som jeg beskriver i kapittel 7.2.
Håvar Eidslott - 2012 - HiOA
76
Variabler har forskjellig målenivå. Målenivået angir hvilke statistiske analyser det er meningsfylt
å foreta under databehandlingen (Johannessen 2010: 253). Min spørreundersøkelse inneholdt
variabler på fire målenivåer: Nominalnivå, ordinalnivå, intervallnivå og forholdstallsnivå. Noen
av spørsmålene inneholdt også dikotome variabler. Det vil si at de kun består av to verdier.
Under følger en gjennomgang av variablene og hvilket målenivå de tilhører21:
Nominalnivå
Variabler på nominalnivå har verdier som det ikke gir mening å måle opp mot hverandre. De kan
ikke rangeres på en logisk måte, og er gjensidig utelukkende. I denne spørreundersøkelsen faller
skolenavnet i form av skolekoden22 i denne kategorien. Variabelen er viktig for å kunne knytte
data opp mot osloprøven.
Variabel: Skolekode
Verdi: For eksempel NOK for Nøklevann
Ordinalnivå
Variabler på ordinalnivå kan ordnes i en bestemt rekkefølge ved rangering. Det vil si at verdien
forteller noe om grader av noe eller posisjon i en serie. I spørreundersøkelsen hadde jeg spørsmål
som angikk bestemte trinn.
Variabel: Trinn
Verdi: Første, andre, tredje eller fjerde trinn
Intervallnivå
En variabel på intervallnivå har en nøyaktig lik avstand mellom hver verdi, men ikke et naturlig
nullpunkt. I mitt spørsmål om hvor mange grupper eller klasser elevene var delt inn i er det ikke
mulig å svare null.
21 Enkelte av beskrivelsene av målenivåene er hentet fra Johannessen 2010, kapittel 18. 22 Alle skoler i Oslo har en skolekode som består av tre bokstaver hentet fra skolenavnet.
Håvar Eidslott - 2012 - HiOA
77
Variabel: Antall klasser/grupper
Verdi: 1 - 9.
Forholdstallsnivå
De fleste av mine variabler ligger på forholdstallsnivå. Forholdstall har et naturlig nullpunkt, og
det er mulig å si noe om forholdet mellom verdiene. En skole med 10 datamaskiner har dobbelt
så mange maskiner som en skole med 5.
Variabel: Antall bærbare maskiner, antall stasjonære maskiner, antall datarom, antall timer på
datarom, antall nye maskiner, antall lesebrett.
Verdi: Fra 0 og oppover
Dikotome variabler
Dikotome variabler har kun to verdier. Jeg var interessert i hvilke trinn som var utstyrt med
prosjektor og annet IKT-utstyr. Respondentene huket av ved de trinnene som hadde det aktuelle
utstyret, og verdien ble dermed et ja eller nei. Dikotome variabler har ikke noe spesielt målenivå,
men behandles ofte som nominalvariabler.
Variabel: Prosjektor i klasserommet, interaktive tavler i klasserommet, digitale fotoapparater
tilgjengelig på trinnet, digitale videokameraer tilgjengelig på trinnet, lesebrett tilgjengelig på
trinnet
Verdi: Ja eller nei
5.3 Utsendelse, identifisering og purringer Spørreskjemaet ble sendt ut til 79 IKT-ansvarlige ved 99 skoler i slutten av November 2011.
Årsaken til at det er færre IKT-ansvarlige enn skoler er at 27 skoler leier inn IKT-ansvarlig fra et
eksternt firma, og 3 skoler deler IKT-ansvarlig med 3 andre skoler. Jeg forsøkte å unngå og
sende ut skjemaet på et tidspunkt med mange andre spørreundersøkelser, for ikke å bli
nedprioritert i et “mettet marked”.
Håvar Eidslott - 2012 - HiOA
78
Mailen de IKT-ansvarlige mottok inneholdt et følgeskriv som forklarte hva spørreundersøkelsen
dreide seg om, sammen med en kort veiledning og en personlig kode. I forkant av utsendelsen
brukte jeg en online tjeneste23 for å generere 99 unike koder bestående av fire blokkbokstaver.
Siden jeg ikke passordbeskyttet spørreskjemaet kunne det i teorien åpnes av uvedkommende, og
dermed fylle skjemaet med feilaktig data. For at dette skulle skje måtte de i tilfelle ha kjennskap
til skjemaets nettadresse, som er en tilfeldig streng på 34 bokstaver. Risikoen var derfor lav, men
sammen med skolekodene og den unike koden kunne jeg bestemt utelukke uønsket data-input og
i tillegg nøyaktig identifisere skolene som svarte slik at de ble koblet opp mot riktig data fra
osloprøven.
Figur 25: Spørreskjema med krav om innfylling av skolekode og individuell kode
Datamaterialet i de ferdig utfylte skjemaet ble sendt til et Google Docs regneark. Her kunne jeg
fortløpende følge med på hvilke data som kom inn, sjekke skolekode og individuell kode og lese
kommentarer fra respondentene. Da spørreundersøkelsens deadline var passert kunne jeg
eksportere all data til et valgfritt format, som Microsoft Excel eller kommaseparert dokument.
Dette kunne jeg igjen importere til SPSS for analyse.
23 http://www.random.org/strings/
Håvar Eidslott - 2012 - HiOA
79
Figur 26: Utsnitt av Google Docs regnearket, med skolekode (retusjert bort), individuell kode og respondentenes svar på tre av spørsmålene
Etter første runde hadde jeg mottatt 31 besvarelser. Jeg oppdaget da at jeg ikke hadde fått inn
svar fra noen av de IKT-ansvarlige fra det eksterne firmaet enkelte skoler bruker. Jeg vet ikke
hvorfor de ikke svarte, men noe av årsaken kan ligge i at de ikke har detaljkunnskaper om hver
enkelt skoles trinn og IKT-forhold, at de har en policy på ikke å besvare eksterne undersøkelser
eller at de ikke prioriterer eller har kapasitet til slike undersøkelser. Purringen ble sendt ut litt
over en måned etter første utsending, og hentet inn 13 nye besvarelser, men ingen fra skolene
med ekstern IKT-ansvarlig. De 27 skolene er dermed utelukket i analysene. Dette, og andre
svakheter i tallmaterialet omtales i neste kapittel.
5.4 Svarrespons og feilmargin Skolene med ekstern IKT-ansvarlig var ikke de eneste som ikke besvarte undersøkelsen.
Ytterligere 30 skoler leverte aldri sine svar. Bortfallet kan skyldes nedprioritering eller
bortprioritering av denne type henvendelser i en travel lærerhverdag, forglemmelse, IKT-
ansvarlig i permisjon eller et utall andre årsaker.
Populasjonen bestod opprinnelig av 99 skoler. Med et bortfall på 57 skoler står jeg igjen med en
svarrespons på ca. 42%. I større undersøkelser er det en tommelfingerregel at 50% eller mer er
en god svarrespons (Johannessen 2010), men i små populasjoner beregnes det nødvendige
Håvar Eidslott - 2012 - HiOA
80
utvalget noe annerledes enn i svært store populasjoner (Morris u.å). Feilmarginen i utvalget kan
beregnes ved hjelp av denne ligningen:
Størrelsen på utvalget er n. I dette tilfellet er den 42 skoler. N er populasjonsstørrelsen og p og q
er populasjonsproporsjonene, her med verdiene 0,5. Z er konfidensintervallet, som forteller med
hvor høy sikkerhet feilmarginen er riktig. Her er den satt til 95%, representert ved verdien 1.96 i
ligningen. E er selve feilmarginen, som her ender på ca. 11.
Et eksempel: Om 50% av utvalgsskolene svarer ja på om de har datarom kan jeg være 95%
sikker på at mellom 39 og 61% av skolene i populasjonen ville ha svart det samme dersom de
også deltok i undersøkelsen. Denne bredden i feilmarginen gjør at jeg må trå noe forsiktig når det
gjelder å generalisere funnene i analysen til alle skolene.
Som nevnt tidligere er det også en svakhet i datamaterialet at ingen av skolene med ekstern IKT-
ansvarlig har besvart undersøkelsen. Et annet potensielt problem er at skoler som er lite aktive i
bruken av IKT lar være å besvare undersøkelsen. Dette kan føre til en skjevhet i datamaterialet
som vil påvirke analysene. I neste kapittel vil jeg presentere data fra både spørreundersøkelsen
og osloprøven, og gjennomføre en sammenligning av datamaterialet for å avdekke eventuelle
skjevheter.
Håvar Eidslott - 2012 - HiOA
81
6. Presentasjon av data
6.1 Osloprøvens resultater Osloprøvens resultater er basert på data fra 99 forskjellige skoler. Prøveresultatene spenner over
19 heltall fra 49 til 63. Verdiene i seg selv er finmasket med to desimaltall, der skolen som har
gjort det best har verdien 63.88 og skolen på bunnen av skalaen har verdien 44.69. Prøvens
totalscore har et gjennomsnitt på 55.83 med et standardavvik på 3.98.
6.2 Sammenligning av datagrunnlag Som sagt havnet svarresponsens i min undersøkelse på 42%. Den noe lave deltakelsen kombinert
med at utvalget ikke er dannet på grunnlag av en genuin tilfeldig utvelgelse skaper et potensiale
for skjevheter i datagrunnlaget, sett opp mot hvordan det virkelig er i populasjonen. En måte å
sammenligne datagrunnlaget på er ved å sammenligne gjennomsnittet og standardavviket til
skolenes prøveresultat mellom mitt utvalg og hele populasjonen.
Gjennomsnittet i populasjonen er på 55,8 med et standardavvik på 3,97, og gjennomsnittet i
utvalget er på 55,5 med et standardavvik på 4,02. Maksimumsverdien og minimumsverdien i
populasjonen strekker seg fra 44,69 til 63,88, mot 44,89 til 62,22 i utvalget. Dette er forteller at
verdiene er noenlunde jevnt fordelt mellom populasjonen og utvalget. Det er spesielt viktig at jeg
har et utvalg som er spredd utover hele scoreskalaen når jeg skal gjennomføre
korrelasjonsanalysene. Det er likevel kun et utvalg jeg jobber med, og det vil aldri kunne gi en
helt korrekt gjenspeiling av forholdene i populasjonen.
Håvar Eidslott - 2012 - HiOA
82
7. Analyse
7.1 Histogrammer
7.1.1 Datarom
34 av de 42 skolene i undersøkelsen har ett eller flere datarom tilgjengelig for elevene. Bruken
av datarom har blitt kritisert fordi det gjør datamaskiner til et lite tilgjengelig verktøy i
undervisningen (Davis & Shade 1994, Salomon 1990). Datarom kan likevel være praktiske under
opplæring i bruk av IKT utstyr. Om datarommet er godt egnet til IKT-opplæring kommer an på
innredning av rommet, men ofte sitter elevene på rekke og rad med ansiktet vendt mot et lerret
hvor lærerens skjerm vises. På denne måten kan læreren gå trinn for trinn igjennom forskjellige
operasjoner, samtidig som elevene utfører de samme operasjonene på sin maskin.
Histogrammene under viser at antallet timer elevene bruker på datarommet stiger jevnt etterhvert
som elevene går oppover i klassetrinn24. Første trinn bruker datarommet lite på de aller fleste
skolene. På andre trinn begynner enkelte skoler å ta i bruk datarommet oftere, på tredje trinn
bruker flertallet av skolene datarommet 1 til 5 timer i uka og på fjerde trinn er det bare 8 skoler
som ikke bruker tilgjengelig(e) datarom. Gjennomsnittlig stiger bruken av datarom fra litt over
en halvtime i uka på første trinn til drøye to timer i uka på 4 trinn. To timer er ikke mye i forhold
til de ca. 22 timene i uka fjerdeklassingene har undervisning, men et datarom er et spesialrom og
må deles med andre klasser på skolen.
24 Skolene uten datarom er ikke tatt med
Håvar Eidslott - 2012 - HiOA
83
Figur 27: Tid på datarom 1. Trinn Figur 28: Tid på datarom 2. trinn
Figur 29: Tid på datarom 3. Trinn Figur 30: Tid på datarom 4. trinn
Håvar Eidslott - 2012 - HiOA
84
Figur 31: Gjennomsnittlig antall timer på datarom fra 1. til 4. trinn
7.1.2 Lett tilgjengelige maskiner og totalt tilgjengelige maskiner pr elev
Som nevnt i kapittel 1.2 er det i følge kvalitetsportalen 2,5 elever pr datamaskin i grunnskolen i
Oslo. Dette tallet ligger tett opp mot tallene fra de skolene jeg har samlet inn data fra, og som
viser at fjerde trinn i gjennomsnitt har 2,9 elever pr datamaskin om jeg regner med alle
datamaskiner som fjerde trinn har tilgang til. Dette inkluderer maskiner i klasserommene,
utlånsmaskiner og maskiner andre steder på skolen.
Om analysen begrenses til maskiner som er lett tilgjengelig for elevene, altså maskiner som står i
klasserommet eller som kan hentes til klasserommet som utlånsmaskiner stiger antallet elever pr
Håvar Eidslott - 2012 - HiOA
85
datamaskin til 5,2. Det er over dobbelt så mange elever pr datamaskin som tallet fra
kvalitetsportalen, og gir kanskje et mer realistisk bilde av den faktiske tilgangen til datamaskiner
for fjerdeklassingene.
Gjennomsnittet forteller som sagt heller ikke noe om hvordan verdiene er spredt utover mellom
skolene. Det viser seg at det er store forskjeller. Når det gjelder elever pr totalt tilgjengelige
maskiner på skolen har gjennomsnittet på 2,9 et standardavvik på 2,86. Maksimum og
minimumsverdi varierer fra 0,48 elever pr maskin til 12,8 elever pr maskin. Forskjellene mellom
skolene er enda større rundt lett tilgjengelige maskiner. Gjennomsnittet på 5,2 har her et
standardavvik på 6,5, og en maksimum og minimumsverdi på 0,74 og 28.
Den store variasjonen mellom antallet elever pr datamaskin forteller noe om hvor forskjellig IKT
prioriteres på småskoletrinnet mellom skolene i Oslo.
7.1.3 Interaktive tavler og prosjektor i klasserommene
Prosjektorer og interaktive tavler er digitale hjelpemidler som eksponerer elevene for
datamaskinbruk i normale undervisningstimer. Tallene fra undersøkelsen viser at prosjektor eller
både prosjektor og interaktive tavler er installert i majoriteten av klasserommene for første til
fjerdeklassingene. Hele 73% av skolene har utstyrt alle trinn mellom 1 og 4 med prosjektor, og
61% av skolene har installert interaktive tavler på de samme trinnene.
Om interaktive tavler har en effekt på elevenes læring i forskjellige fag har vært omtalt både som
en revolusjon for undervisningen (Betcher 2009) og som en teknologijippo som til og med låser
læreren til utgått på dato-undervisning med enveis kringkasting fra læreren ved tavla ned til
elevene (McCrummen 2010). Dette er anekdotisk, men av egen erfaring vet jeg at prosjektoren er
hyppig brukt blant mine kolleger. Den er lett å bruke og er i bruk i alle slags undervisningstimer.
Smartboarden derimot blir langt sjeldnere brukt aktivt, blant annet fordi mange føler de mangler
kompetansen som skal til for å utnytte mulighetene i den.
Håvar Eidslott - 2012 - HiOA
86
Når så mange skoler er utstyrt med prosjektor og smartboard på alle trinn vil det ikke være mulig
å gjøre en korrelasjonsanalyse mellom disse variablene og score på osloprøven.
Spredningsplottet under viser hvorfor. Når majoriteten av skolene har utstyret på plass vil
skolene være spredd utover hele poengskalaen:
Figur 32: Spredningsplott osloprøven/prosjektorer
7.2 Hypoteser Mitt forskningsspørsmål for denne kvantitative delen av oppgaven er, for å gjenta det:
I hvilken grad kan fysiske IKT-forhold ved skolene påvirke resultatene på osloprøven i
digital kompetanse?
For å finne ut av dette har jeg operasjonalisert begrepet IKT-forhold gjennom en rekke variabler
i en spørreundersøkelse. For å kunne svare på forskningsspørsmålet har jeg også utarbeidet
hypoteser som kan testes direkte gjennom korrelasjonsanalyse i SPSS. Hypotesene under består
Håvar Eidslott - 2012 - HiOA
87
av en nullhypotese, som testes direkte, og en alternativ hypotese som vil bli akseptert dersom det
finnes grunnlag for å forkaste nullhypotesen:
H0: Antall lett tilgjengelige datamaskiner pr elev påvirker ikke prøveresultatet.
Ha: Antall lett tilgjengelige datamaskiner pr elev påvirker prøveresultatet.
H0: Antall reelt tilgjengelige maskiner pr elev påvirker ikke prøveresultatet.
Ha: Antall reelt tilgjengelige maskiner pr elev påvirker prøveresultatet.
H0: Antall timer på datarom påvirker ikke prøveresultatet.
Ha: Antall timer på datarom påvirker prøveresultatet.
7.3 Korrelasjonsanalyse med hypotesetesting Analysene i dette kapitlet er gjennomført gjennom Pearsons korrelasjonsanalyse i SPSS. Jeg har
på forhånd ikke definert om antall timer på et datarom eller om antall tilgjengelige maskiner
påvirker prøveresultatet positivt eller negativt. Analysen gjennomføres derfor som en 2-tailed-
test. Utfallet i en 2-tailed test er 3 alternativer:
1. Tid brukt på datarom eller antall datamaskiner påvirker prøveresultatet positivt.
2. Tid brukt på datarom eller antall datamaskiner påvirker ikke prøveresultatet i noen retning.
3. Tid brukt på datarom eller antall datamaskiner påvirker prøveresultatet negativt.
Resultatet av analysen, og om det finnes en sammenheng eller ei, defineres av et tall fra minus 1
til pluss 1. Det finnes mange guider på hvordan resultatene i en Pearsons korrelasjonsanalyse
skal tolkes. Det vil si, om styrken i sammenhengen skal sees på som ikke-eksisterende, svak,
moderat eller sterk. Den amerikanske statistikeren Jacob Cohen foreslo denne firedelte skalaen
(den samme skalaen gjelder for negative verdier):
Håvar Eidslott - 2012 - HiOA
88
● 0.0 - 0.1 Ingen sammenheng
● 0.1 - 0.3 Svak sammenheng
● 0.3 - 0.5 Moderat sammenheng
● 0.5 - 1.0 Sterk sammenheng
Tallet 0 indikerer at det ikke er noen statistisk sammenheng mellom variablene. Om verdien
derimot nærmer seg 1 eller -1 er det snakk om en sterk positiv eller negativ sammenheng.
Cohens skala utelukker likevel ikke nødvendigheten av å evaluere resultatene i sammenheng
med konteksten av hva man undersøker (Field 2010: 57). Det kan for eksempel være tilfeller
hvor en svak sammenheng også er betydningsfull.
7.3.1 Elever pr lett tilgjengelig datamaskin
I første analyse ser jeg på variabelen Elever pr lett tilgjengelig maskin opp mot totalscore på
osloprøven:
Figur 33: Korrelasjon osloprøven/elever pr lett tilgjengelig datamaskin
Tabellen viser at det ikke er en noen statistisk sammenheng mellom lett tilgjengelige maskiner
og prøveresultatene. Den øverste linjen viser at totalscoren på osloprøven korrelerer med elever
per lett tilgjengelig maskin med en verdi på .098. Denne verdien faller dermed inn under ingen
sammenheng på Cohens skala. Antallet lett tilgjengelige maskiner påvirker med andre ord ikke
prøveresultatet i noen retning. Det betyr at nullhypotesen “Antall lett tilgjengelige datamaskiner
Håvar Eidslott - 2012 - HiOA
89
pr elev påvirker ikke prøveresultatet” beholdes. Med et signifikansnivå på .543 er ikke dette
resultatet et bevis for at nullhypotesen er sann. Det vil si, det kan være at denne svake
sammenhengen er en tilfeldighet i utvalget, men utgangspunktet, som er nullhypotesen beholdes.
7.3.2 Elever pr totalt tilgjengelige maskiner
I andre analyse ser jeg på variabelen elever pr totalt tilgjengelige datamaskiner opp mot
totalscore på osloprøven:
Figur 34: Korrelasjon osloprøven/totalt tilgjengelige datamaskiner
Analysen viser en svært svak positiv sammenheng mellom antallet datamaskiner tilgjengelig på
skolene og resultatet på osloprøven. Signifikansnivået er også her av en art som ikke utelukker at
resultatet er en tilfeldighet i utvalget. Det betyr at nullhypotesen “Antall reelt tilgjengelige
maskiner pr elev påvirker ikke prøveresultatet” beholdes.
Håvar Eidslott - 2012 - HiOA
90
7.3.3 Antall timer på datarommet
I tredje analyse ser jeg på variabelen antall timer på datarommet opp mot totalscore på
osloprøven:
Figur 35: Korrelasjon osloprøven/antall timer på datarommet
Analysen viser en svak positiv sammenheng mellom antall timer på datarommet og resultatet på
osloprøven. Og som i de forrige analysene er signifikansnivået slik at tilfeldigheter ikke kan
utelukkes. Det betyr at nullhypotesen “Antall timer på datarom påvirker ikke prøveresultatet”
beholdes.
7.3.4 Generalisering til populasjonen
Om det hadde vært spor av en sterk sammenheng kunne størrelsen på utvalget utgjort et problem
i forbindelse med generalisering til populasjonen. Men med analyseresultater som viser en så
tydelig svak eller ingen statistisk sammenheng mellom hvordan skolene er IKT-utstyrt og
osloprøven, er det lite sannsynlig at resultatet ville blitt radikalt annerledes med et større utvalg.
Likevel, med et bortfall på over 60% fra nettopopulasjonen er det mulig at jeg ved å beholde
nullhypotesene begår en type II-feil. Med det signifikansnivået som kommer frem er det også en
mulighet for at den lave sammenhengen i utvalget er en tilfeldighet. For å avkrefte dette er det
nødvendig med en ny undersøkelse, gjerne med et større utvalg. Det er også verdt å gjenta at når
jeg nå har beholdt nullhypotesene, så betyr ikke det at nullhypotesene er bekreftet eller bevist,
bare at utgangspunktet beholdes.
Håvar Eidslott - 2012 - HiOA
91
7.3.5 Oppsummering av korrelasjonsanalysen Mine resultater viser det samme som analysene i rapportene om osloprøven i 2009 og 2011. Det
er liten eller ingen statistisk sammenheng mellom tiden eleven bruker på data eller
tilgjengeligheten på datamaskiner og prøveresultatet. I mine analyser er det en helt tydelig
tendens til at skolens IKT-tilbud ikke virker inn på prøveresultatet i noen retning. Uansett om
elevene bruker lite eller mye tid på datarommet, har mange datamaskiner lett tilgjengelig eller
om skolen har høy maskintetthet, så kan resultatet på prøven bli alt fra toppnivå til bunnivå.
Det betyr at det må være helt andre faktorer enn de rent fysiske som spiller inn på resultatet. Som
nevnt i kapittel 2.2 viser ITUs analyser at det er statistisk sammenheng mellom hjemmeforhold,
karakterer og prøveresultatet. De skriver:
Resultater presentert i Utdanningsspeilet for 2008 viser at det er en klar tendens
til at det å ha høyt utdannede foreldre har positiv sammenheng med elevenes
skoleresultater. Dette gjelder elever av begge kjønn, og er et funn som gjentar
seg hvert år. I ITU Monitor2009 finner vi også en klar tendens til at elevenes
målte digitale kompetanse står i en sterk sammenheng med karakterene de
oppgir å ha fått. Elevenes digitale kompetanse kan slik fortolkes som et uttrykk
for faglig dyktighet.
(ITU 2009)
Prøven i digital kompetanse gjenspeiler altså elevenes faglige dyktighet. Men er det slik at kun
faglig dyktige elever kan ha god digital kompetanse? Eller er det slik at elevenes leseferdigheter
er avgjørende for å kunne score bra på prøven? Som prøveanalysen min viser er mange av
oppgavene i osloprøven tungt preget av at elevene må kunne lese tekst i varierende former,
avkode spørsmålene og forstå hva som er ønsket svar. Det er en kjent sak at hjemmeforhold og
leseferdigheter påvirker elevenes karakterer. Det er også slik at skolene med en høy andel elever
med norsk som andrespråk gjør det dårligere på lesetester enn skoler med lavere andel (Lindvig
2002). Når osloprøven er såpass lesetung kan det derfor være interessant å se i hvilken grad
resultatene fra osloprøven henger sammen med resultater fra nasjonal prøve i lesing. I neste
kapittel går jeg nærmere inn på nettopp dette.
Håvar Eidslott - 2012 - HiOA
92
7.4 Nasjonale prøver og osloprøven I denne delen av den kvantitative analysen har jeg samlet data fra 89 til 94 skoler, avhengig av
hvilken variabel som brukes. Utvalget er dermed omtrent like stort som populasjonen, og
problematikken rundt generalisering fra utvalg til populasjon er dermed nesten eliminert.
Analysene vil her ikke være utformet som hypotesetester, men jeg har laget spredningsplott og
gjennomført korrelasjonsanalyser for å vise hvordan osloprøven henger sammen med blant annet
leseferdigheter. Et spredningsplott er en visuell fremstilling av en korrelasjonsanalyse, og gir et
raskt overblikk om det eksisterer en statistisk positiv eller negativ sammenheng. Om punktene
stiger mot høyre indikerer det en positiv sammenheng, og motsatt, om punktene synker mot
høyre indikerer det en negativ sammenheng. Jo tettere punktene ligger i en stigende eller
synkende linje, desto sterkere er den statistiske sammenhengen.
Figur 36 er et spredningsplott som viser en statistisk sammenheng mellom resultatene på
nasjonal prøve i lesing og resultatene fra osloprøven. Resultatskalaen for nasjonal prøve i lesing
strekker seg her fra laveste verdi på litt over 1.25 til høyeste verdi på litt over 2.50. Osloprøvens
resultater strekker seg som kjent fra ca. 44 til 63. Hver sirkel representerer en skole.
Spredningsplottet viser temmelig tydelig positiv tendens til at skoler som scorer lavt på nasjonal
prøve i lesing også scorer lavt på osloprøven. Desto bedre skolene gjør det nasjonal prøve i
lesing, jo bedre gjør de det på osloprøven.
Håvar Eidslott - 2012 - HiOA
93
Figur 36: Spredningsplott osloprøven/nasjonal prøve i lesing
Men hvorfor er slik at noen skoler scorer høyt på nasjonal prøve i lesing, mens andre scorer lavt?
Hvem har større utfordringer når det gjelder å lese norsk? Det er som kjent elever med norsk som
andrespråk. Om man sammenligner resultatet på nasjonal prøve i lesing med andelen elever som
har norsk som andrespråk får man et tilsvarende spredningsplott som i sted, men i negativ
retning.
Håvar Eidslott - 2012 - HiOA
94
Figur 37 viser at skolene som har en lav andel elever (i %) med norsk som andrespråk, de scorer
langt bedre på nasjonal prøve i lesing enn det skoler med en høy andel elever med norsk som
andrespråk gjør.
Figur 37: Spredningsplott nasjonal prøve i lesing/andel med annet morsmål enn norsk
Håvar Eidslott - 2012 - HiOA
95
Figur 38 viser hvordan osloprøvens resultater henger sammen med andelen elever med norsk
som andrespråk. Spredningsplottet viser her samme negative statistiske sammenheng som i
forrige figur.
Figur 38: Spredningsplott osloprøven/andel med annet morsmål enn norsk
Håvar Eidslott - 2012 - HiOA
96
I figur 39 er det osloprøvens resultater og resultatene fra nasjonal prøve i regning som er satt
sammen. Her er det samme positive statistiske sammenheng som mellom lesing og osloprøven. En av
årsakene til at disse to resultatene viser såpass like resultater kan være at osloprøven inneholder en
del oppgaver som er knyttet til kompetansemål i matematikk, og at nasjonal prøve i regning, som
osloprøven, består av svært mange tekstbaserte oppgaver. Et eksempel på en vanlig oppgave fra
nasjonal prøve i regning (Utdanningsetaten 2011c) kan sees i figur 40.
Figur 39: Spredningsplott osloprøven/nasjonal prøve i regning
Håvar Eidslott - 2012 - HiOA
97
Figur 40: Eksempel på oppgave fra nasjonal prøve i regning
I figur 41 er den statistiske sammenhengen mål i Pearsons korrelasjonsanalyse. Tabellen viser at det
er sterke positive statistiske sammenhenger mellom resultatene fra osloprøven i digital kompetanse
og resultatene fra nasjonal prøve i lesing og regning, samtidig som det er en sterk negativ
sammenheng mellom andelen med et annet morsmål enn norsk og alle prøveresultater.
Sammenhengene er også statistisk signifikante.
Figur 41: Korrelasjon osloprøven/nasjonale prøver
Håvar Eidslott - 2012 - HiOA
98
8. Tolkning av analyseresultater Osloprøven har en statistisk høy grad av reliabilitet. Dette har å gjøre med prøvens digitale,
automatisk rettede form med oppgaver med binære rett/galt-utfall. Men høy reliabilitet er et
uinteressant mål i seg selv. Reliabiliteten i en prøve må alltid kobles opp mot hvordan resultatene
tolkes, med andre ord, prøvens validitet. Osloprøven hevder å måle digital kompetanse. Det er et
ambisiøst mål, men prøven kommer til kort. Digital kompetanse, slik det beskrives av blant
andre Østerud, Erstad, Tyner, Øgrim og Beck, er en kompleks og bred kompetanse som
innebærer alt fra grunnleggende ferdigheter til kreasjon til digital dannelse og samfunnsmessige
perspektiver. Dette er viktige aspekter som osloprøven overser, og kanskje må overse, fordi det
ikke vil være mulig å lage spørsmål som på en hensiktsmessig måte kan måle slike kunnskaper.
Om vi ser på hva prøven faktisk måler, så er det et lite sett av grunnleggende ferdigheter
kombinert med litt nettvett og enda mindre kildekritikk. Dette er et smalt kakestykke av et stort
bilde. Prøven kunne med fordel endret navn, til osloprøven i grunnleggende IKT-ferdigheter eller
osloprøven i å bruke digitale verktøy. Prøven ville dermed blitt ærligere, og det ville blitt lettere
å forsvare bruken av en automatisk rettet flervalgsprøve. Så lenge prøven heter osloprøven i
digital kompetanse skryter den på seg å måle mer enn den noensinne vil kunne gjøre. Som et mål
på digital kompetanse har osloprøven en lav grad av validitet.
Selv om prøven ikke kan brukes som et mål på en elevs digitale kompetanse, så sier den litt om
en elevs grunnleggende ferdigheter. For å kunne besvare prøven kreves det at eleven behersker
en digital prøveform, og forstår grunnleggende operasjoner som å trykke på en lenke og søke i et
søkefelt. Kjennskap til en del vanlige Windows-baserte verktøy er også nødvendig. Mine
analyser viser at tilgang på datamaskiner og antall timer på datarom har liten eller ingen
betydning for resultatet. Nå er det uansett slik at alle skoler i Oslo stort sett har noe utstyr
tilgjengelige for elevene, selv om det er variasjon mellom skolene. Det kan bety at hvordan
skolene jobber med IKT, og hva de lar elevene bruke IKT til i undervisningen har mer å si enn
mengden utstyr. Dette sier ikke mine analyser noe om, men kunne være spennende å undersøke.
Håvar Eidslott - 2012 - HiOA
99
Mine analyser viser også at prøveresultatet er svært nært knyttet til hvordan skolene gjør det på
nasjonal prøve i lesing. For å score bra må eleven mestre oppgaver og tekster i mange former,
som påstander, spørsmål og multimodale tekster. Spørsmålet er dermed om prøven er nærmere
en leseprøve enn en prøve i digitale ferdigheter. En elev som scorer dårlig på leseprøver kan
likevel være er god til å bruke datamaskiner til å spille, tegne, animere og finne frem til fakta og
informasjon han er interessert i. Men om han er avhengig av gode leseferdigheter for å score bra
på osloprøven, hva er det denne prøven forteller som ikke leseprøven forteller? Gir osloprøven
lærere nyttig og ukjent informasjon om elevene? Kommer det frem ny informasjon en lærer ikke
allerede vet? Og i hvilken grad brukes prøveresultatene til å forme undervisningen ved skolene?
Sjøberg skriver om hvordan PISA-resultatene brukes som et bevis på at norsk skole er i en
elendig tilstand, på tross av at de ikke måler stort annet enn teoretiske matematikk- og
naturfagsferdigheter som ikke er knyttet til noen læreplan. Han spør også om hvordan PISA-
debatten virker inn på skolens liv og arbeid, lærernes identitet, trivsel, selvforståelse og deres
forhold til elever og foreldre (Sjøberg 2007). Hvordan påvirker osloprøven i digital kompetanse
skolene, fra ledelse til lærere og elever? Når skoler som scorer lavt på nasjonal prøve i lesing og
regning også får vite at de feiler i digital kompetanse, på tross av at prøven ikke måler så mye
annet enn grunnleggende IKT-ferdigheter og leseferdigheter, hva skjer med elevenes selvfølelse,
lærernes syn på egen undervisning og det totale skolemiljø? Med prøving og testing følger det
også etiske spørsmål det er viktig å ta hensyn til. Dette har det ikke vært mye diskusjon om rundt
osloprøven.
Håvar Eidslott - 2012 - HiOA
100
9. Avslutning Denne oppgaven har vist at skolenes IKT-park ikke har noen statistisk sammenheng med hvor
bra eller dårlig skolene gjør det på osloprøven i digital kompetanse. Samtidig har prøveanalysene
vist at osloprøven på langt nær måler det som kjennetegner begrepet digital kompetanse, slik det
brukes av forskere innenfor feltet. Prøvens reliabilitet er målt til å være høy, men med flere
problematiske spørsmål er det grunn til å sette spørsmålstegn ved hva resultatene forteller. Å
bruke prøven til å konkludere i den ene eller andre retningen om elevenes digitale kompetanse
vil ha en lav grad av validitet. På sett og vis tilsidesetter prøven validitet fremfor reliabilitet.
Det å kunne bruke digitale verktøy slik det er omtalt i Kunnskapsløftet og digital kompetanse er
ikke likestilte begreper. Det å kunne bruke digitale verktøy er en liten del av det store lerretet
digital kompetanse. IKT kan være et svært nyttig verktøy i skolen, og utenfor skolen er
samfunnet allerede for lengst digitalisert. Det å gi elevene et godt grunnlag med ferdigheter,
kunnskaper og holdninger ved bruk av digitale medier for mestring i det lærende samfunn ser jeg
på som en viktig oppgave i skolen. Men å redusere denne oppgaven til noen få målbare variabler
i en summativ, automatisk rettet prøve er å forenkle, og nærmest fordumme, det
samfunnsoppdraget skolen har.
Skolen har allerede svært mange prøver å forholde seg til, spesielt i Oslo, og jeg mener det er på
tide å spørre om det er nødvendig med en prøve i digital kompetanse når den ikke gir et godt
bilde av digital kompetanse, men ligger tett opp mot det leseprøvene uansett forteller. Det er
grunn til å bekymre seg for det Lars Holm omtaler som washback-effekten. Standardiserte prøver
og rangeringer presser frem et krav om resultater, og lærere bruker uten tvil også mye tid for å
øve til denne prøven. En obligatorisk prøve, arrangert av Utdanningsetaten på alle skoler i Oslo,
vil også i kraft av sin status og omfang kunne ha en definerende effekt på hva som blir ansett
som digital kompetanse, blant ledelse, lærere, foreldre og elever. Det vil si, det er en fare for at
prøvens snevre innhold til slutt blir forstått og omtalt som digital kompetanse. Det vil være en
kraftig nedgradering av hva begrepet faktisk handler om
Håvar Eidslott - 2012 - HiOA
101
Som student på master i IKT-støttet læring er jeg selvsagt opptatt av at IKT skal få sin rolle i
skolen, men det må skje på en måte som fremmer entusiasme, læringsglede og kreativitet.
Osloprøven ble innført som en erstatning for egenrapportering fra skolene, fordi det ikke var
reliabelt nok. Men hva om vi ser bort i fra reliabilitet og målbare kunnskaper et øyeblikk, og
gjeninnfører egenrapporteringer som samler metoder og erfaringer og deler dette mellom
skolene. Det å bruke IKT som en integrert del av undervisningen er ikke noe som skjer
automatisk. Det krever idéer, planlegging og tid. Men rundt omkring på skolene finnes det
allerede lærere med spennende og engasjerende undervisningsopplegg som tar i bruk IKT på nye
og lærerike måter. Å samle denne kunnskapen, dele den og samtidig øke bevisstheten rundt hva
digital kompetanse er ville være langt mer nyttig enn det å forsøke å tallfeste og måle begrepet.
Digital kompetanse er for viktig til å bare la det bli nok en statistisk rangeringskonkurranse.
Håvar Eidslott - 2012 - HiOA
102
10. Litteratur
Anderson, P. & Morgan, G. (2008). Developing Tests and Questionnaires for a National Assessment of
Educational Achievement: World Bank.
Angel, D. & Gascoyne, T. (2001). Scholar slams testing myths. Newsreview. Hentet fra
http://www.newsreview.com/reno/briefly/content?oid=7217.
Baltzersen, R. K. (2007). IKT - mirakelkultur eller tynn suppe?: En kritisk analyse av sentrale
teknologibegreper innenfor skolefeltet. Høgskolen i Østfold Rapport 2007:9
Betcher, C. & Lee, M. (2009). The Interactive Whiteboard Revolution: Teaching With Iwbs: Acer Press.
Bjarnø, V., Øgrim, L., Giæver, T. H. & Johannesen, M. (2008). Didiktikk : digital kompetanse i praktisk
undervisning. Bergen: Fagbokforl.
Black, P. & Wiliam, D. (2001). Inside the Black Box: Raising Standards Through Classroom
Assessment: nferNelson.
Davis, B. C. & Shade, D. D. (1994). Integrate, Don't Isolate! Computers in the Early Childhood
Curriculum. ERIC Digest.: Urbana, IL: ERIC Clearinghouse on Elementary and Early Childhood
Education.
Dregelid, S. (2007). Slakter osloprøve. Aftenposten. Hentet fra http://www.aftenposten.no/oslo/Slakter-
Osloprove-6492973.html#.T4xfmuiol2B.
Elstad, E. (2009). Schools which are named, shamed and blamed by the media: school accountability in
Norway. Educational Assessment, Evaluation and Accountability, 21(2), 173-189.
Erstad, O. (2005). Digital kompetanse i skolen : en innføring: Universitetsforlaget.
Erstad, O. (2007). Den femte grunnleggende ferdighet - noen grunnlagsproblemer. Norsk Pedagogisk
Tidsskrift, 43, 43-55.
Fantoft, S. (2004, 07.12.2004). Norske elever på bråketoppen. Dagbladet.
Field, A. (2010). Discovering Statistics Using SPSS, 3rd edition: SAGE.
Field, A. & Miles, J. (2005). Discovering Statistics Using SPSS, 2nd edition: SAGE.
Gilster, P. (1997). Digital Literacy. New York: Wiley.
Grenness, T. (2001). Innføring i vitenskapsteori og metode. Oslo: Universitetsforl.
Haladyna, T. M. (2004). Developing and Validating Multiple-Choice Test Items: Lawrence Erlbaum
Håvar Eidslott - 2012 - HiOA
103
Associates.
Hatlevik, O. (2010). Case Study: Norway - Assessing Digital Competence in Primary Schools.
European Schoolnet.
Hatlevik, O. & Arnseth, H. C. (2009a). Vurdering av digital kompetanse – kartlegging av digital
kompetanse ved bruk av flervalgsoppgaver. Hentet 10.02 2012 fra
http://www.itu.no/Vurdering+av+digital+kompetanse+%E2%80%93+kartlegging+av+digital+ko
mpetanse+ved+bruk+av+flervalgsoppgaver.9UFRnQ3O.ips
Hatlevik, O. E. (2009b). Oversikt over datagrunnlaget for analysene i ITU Monitor 2009. ITU /
Universitetet i Oslo.
Hoepfl, M. C. (1994). Developing and Evaluating Multiple Choice Tests. The Technology
Teacher(April), 24-25.
Holm, L. (2009). Who evaluates the evaluation? - An analysis of computer-adaptive testing using
literacy as an example. Nordic Studies in Education(1), 137-148.
Hustad, J. (2004, 07.12.2004). Nedover og nedover. Klassekampen.
ITU. (2007). Osloprøve i Digital Kompetanse. Hentet 10.02 2012 fra
http://www.ituarkiv.no/Prosjekter/1160124336.28.html
Jakobsen, A. & Lauvås, P. (2001). Eksamen - eller hvad? : Samfundslitteratur 2001.
Johannessen, A., Tufte, P. A. & Kristoffersen, L. (2010). Introduksjon til samfunnsvitenskapelig metode.
Oslo: Abstrakt.
Kluge, L. & Engh, C. (2004). Typisk norsk å være dårlig. Aftenposten. Hentet fra
http://www.aftenposten.no/meninger/kommentarer/Typisk-norsk-a-vare-darlig-
6328653.html#.T4qKOemompo.
Koeheler, M. (2011). TPACK. Hentet 14.02 2012 fra
http://mkoehler.educ.msu.edu/tpack/files/2011/05/tpack.jpg
Kunnskapsdepartementet. (2004). Stortingsmelding nr. 30: Kultur for læring. Hentet 13.02 2012 fra
http://www.regjeringen.no/nb/dep/kd/dok/regpubl/stmeld/20032004/stmeld-nr-030-2003-2004-
/4/6/7.html?id=404474
Kunnskapsdepartementet. (2010). NOU 2010: 8 Med forskertrang og lekelyst. Hentet 13.02 2012 fra
http://www.regjeringen.no/nb/dep/kd/dok/nouer/2010/nou-2010-8/5/2.html?id=616156
Kvalitetsportalen. (2011). Nøkkeltall. Hentet 10.02 2012 fra
Håvar Eidslott - 2012 - HiOA
104
http://www.kp.osloskolen.no/kvalitetsportalen?id=14
Lien, T. (2005, 11.01.2005). Mer skole for pengene. Bladet Tromsø.
Lindvig, Y., Lervåg, A., Wærness, J. I., Berthinussen, S. & Morandé, F. (2002). Dybdevurdering i
Osloskolen 2002. Hvor godt leser elevene? Skoleetaten i Oslo og LÆRINGSlaben.
Marsdal, M. E. (2011). Kunnskapsbløffen: Forlaget Manifest.
Marzano, R. J., Supervision, A. f. & Development, C. (2006). Classroom assessment & grading that
work: Association for Supervision and Curriculum Development.
McCrummen, S. (2010). Some educators question if whiteboards, other high-tech tools raise
achievement. Washington Post. Hentet fra http://www.washingtonpost.com/wp-
dyn/content/article/2010/06/10/AR2010061005522.html.
Mcmillian, J. H. (2001). Classroom Assessment (2. utg.): Allyn and Bacon.
Miles, M. B. & Huberman, A. M. (1999). Qualitative data analysis: Sage Publ.
Morris, E. (u.å). Sampling from Small Populations. Hentet 28.03.2012 fra
http://uregina.ca/~morrisev/Sociology/Sampling%20from%20small%20populations.htm
Nikolaisen, P.-I. (2004, 14.12.2004). Typisk norsk å være selvgod og skolesvak. Dagsavisen.
Position Paper on Assessment for Learning. (2009). Third International Conference on Assessment for
Learning.
Ragin, C. C. (1994). Constructing social research: the unity and diversity of method: Pine Forge Press.
Rudner, L. & Schafer, W. (2002). What Teachers Need to Know About Assessment: Washington DC:
National Education Association.
Scriven, M. (1991). Evaluation thesaurus: Sage Publications.
Sjøberg, S. (2007). Internasjonale undersøkelser: Grunnlaget for norsk utdanningspolitikk?
Skaar, S. (2011). Lærerne mister troen på nasjonale prøver. Hentet 09.03 2012 fra
http://www.utdanningsforbundet.no/Hovedmeny/Grunnskole/Fag-og-utdanning/Andre-
artikler/Larerne-mister-troen-pa-nasjonale-prover/
Smith, K. (2009). Vurdering - en kompleks aktivitet. Bedre Skole(3).
SNL.no - Store Norske Leksikon (2012). Hawthorne-effekt. Hentet 29.04.2012 fra
http://snl.no/Hawthorne-effekt
Tyner, K. R. (1998). Literacy in a Digital World: Teaching and Learning in the Age of Information: L.
Erlbaum Associates.
Håvar Eidslott - 2012 - HiOA
105
Utdanningsdirektoratet. (2006). Grunnleggende ferdigheter for grunnskolen. Hentet 09.02 2012 fra
http://www.udir.no/Lareplaner/Grep/Modul/?gmid=2&v=5
Utdanningsdirektoratet. (2012). Fag og læreplaner. Hentet 16.04.2012 fra
http://www.udir.no/Lareplaner/Grep/
Utdanningsetaten. (2009). InnsIKT. Hentet 10.02 2012 fra
http://www.utdanningsetaten.oslo.kommune.no/satsingsomrader/ikt/innsikt/
Utdanningsetaten. (2011a). Rapport om resultater fra prøve i digital kompetanse.
Utdanningsetaten. (2011b). Eksempeloppgaver fra osloprøven i digital kompetanse for 4.trinn. Hentet
27.03.2012 fra
https://osloprover.no/udeUser?method=previewTest&contentItemId=5149541&marketplaceId=7
94593&languageId=1
Utdanningsetaten. (2011c). Eksempeloppgaver på nasjonal prøve i regning for 4. trinn. Hentet
29.04.2012 fra https://pgsc.udir.no/kursweb/content?contentItemId=5811117
Zachariassen, E. (2012). Trege pc-er stopper dataundervisning. E24. Hentet fra http://e24.no/it/trege-pc-
er-stopper-dataundervisning/20174030.
Øgrim, L. (2010). Forelesning om digital kompetanse, 3. Desember 2010.
Østerud, S. (2009). Enter : veien mot en IKT-didaktikk. Oslo: Gyldendal akademisk.
Håvar Eidslott - 2012 - HiOA
106
11. Vedlegg Vedleggene følger i de kommende sidene, i denne rekkefølgen:
11.1 Følgetekst til spørreundersøkelsen og spørreundersøkelsen
11.2 Osloprøven
4/29/12 11:09 AMSpørreundersøkelse om tilgang til IKT-utstyr for 1-4. trinn
Page 1 of 7https://docs.google.com/spreadsheet/viewform?formkey=dEVKOUNvcm5wY1lnOGFIMHBCVXJGN1E6MQ#gid=0
Spørreundersøkelse om tilgang til IKT-utstyr for 1-4. trinnDenne undersøkelsen er et ledd i en masteroppgave av Håvar Eidslott ved Høgskolen i Oslo og Akershus - Seksjon for digital kompetanse. Masteroppgaven har Osloprøven i digital kompetanse som tema, og har som mål å se om det er en sammenheng mellom 1-4. trinns faktiske tilgang til IKT-utstyr og resultatene på Osloprøven.
Spørreskjemaet er sendt ut til IKT-ansvarlig ved alle barneskoler i Oslo. IKT-ansvarlig har god oversikt over tilgang og antallmaskiner, og er derfor best egnet til å svare på denne undersøkelsen.
Dataene som samles inn vil bli behandlet konfidensielt, og resultatet av analysen vil være anonymisert som avtalt i Håvar Eidslotts databehandleravtale med UDE.
Tusen takk for at du tar deg tid til å fylle ut undersøkelsen!
Spørsmål kan sendes til Håvar Eidslott på [email protected]*Må fylles ut
Skolekode og individuell kodeEposten som er sendt ut til IKT-ansvarlig inneholder både skolekode og en individuell kode. Bruk disse kodene i de to felteneunder.
Skolekode *(Eksempel: NOK)
Individuell kode *(Fire bokstaver som du finner i eposten angående denne undersøkelsen)
Elevantall og elevgrupper/klasser
Hvor mange elever er det på 1. trinn? *
Hvor mange klasser/grupper er elevene på 1. trinn delt inn i? *(Her menes permanente klasser eller grupper)
1 2 3 4 5 6 7 8 9
Hvor mange elever er det på 2. trinn? *
4/29/12 11:09 AMSpørreundersøkelse om tilgang til IKT-utstyr for 1-4. trinn
Page 2 of 7https://docs.google.com/spreadsheet/viewform?formkey=dEVKOUNvcm5wY1lnOGFIMHBCVXJGN1E6MQ#gid=0
Hvor mange klasser/grupper er elevene på 2. trinn delt inn i? *(Permanente grupper, som 2A, 2B, osv)
1 2 3 4 5 6 7 8 9
Hvor mange elever er det på 3. trinn? *
Hvor mange klasser/grupper er elevene på 3. trinn delt inn i? *(Permanente grupper, som 3A, 3B, osv)
1 2 3 4 5 6 7 8 9
Hvor mange elever er det på 4. trinn? *
Hvor mange klasser/grupper er elevene på 4. trinn delt inn i? *(Permanente grupper, som 4A, 4B, osv)
1 2 3 4 5 6 7 8 9
Bærbare maskinerFørste del av undersøkelsen omhandler tilgang til bærbare datamaskiner.
Hvor mange bærbare maskiner er tilgjengelig på klasserommet/klasserommene for 1. trinn? *Fyll inn antall bærbare maskiner som er utplassert på klasserommene til 1. trinn. Ikke ta med maskiner som er tilgjengeligsom utlånsmaskiner. Besvar med 0 (null) om det ikke er bærbare maskiner utplassert på klasserommene.
Hvor mange bærbare maskiner er tilgjengelig på klasserommet/klasserommene for 2. trinn? *Fyll inn antall bærbare maskiner som er utplassert på klasserommene til 2. trinn. Ikke ta med maskiner som er tilgjengeligsom utlånsmaskiner. Besvar med 0 (null) om det ikke er bærbare maskiner utplassert på klasserommene.
Hvor mange bærbare maskiner er tilgjengelig på klasserommet/klasserommene for 3. trinn? *Fyll inn antall bærbare maskiner som er utplassert på klasserommene til 3. trinn. Ikke ta med maskiner som er tilgjengeligsom utlånsmaskiner. Besvar med 0 (null) om det ikke er bærbare maskiner utplassert på klasserommene.
4/29/12 11:09 AMSpørreundersøkelse om tilgang til IKT-utstyr for 1-4. trinn
Page 3 of 7https://docs.google.com/spreadsheet/viewform?formkey=dEVKOUNvcm5wY1lnOGFIMHBCVXJGN1E6MQ#gid=0
Hvor mange bærbare maskiner er tilgjengelig på klasserommet/klasserommene for 4. trinn? *Fyll inn antall bærbare maskiner som er utplassert på klasserommene til 4. trinn. Ikke ta med maskiner som er tilgjengeligsom utlånsmaskiner. Besvar med 0 (null) om det ikke er bærbare maskiner utplassert på klasserommene.
Bærbare utlånsmaskiner
Hvor mange bærbare maskiner er tilgjengelig som utlånsmaskiner for elevene? *Fyll inn totalt antall bærbare maskiner som elevene fra 1-4. trinn kan låne med seg til klasserommet.
Stasjonære maskinerAndre del av undersøkelsen omhandler tilgang til stasjonære datamaskiner.
Hvor mange stasjonære maskiner er tilgjengelig på klasserommet/klasserommene for 1. trinn? *Fyll inn antall stasjonære maskiner som er utplassert på klasserommene til 1. trinn. Ikke ta med maskiner på datarom ellerlignende. Besvar med 0 (null) om det ikke er stasjonære maskiner utplassert på klasserommene.
Hvor mange stasjonære maskiner er tilgjengelig på klasserommet/klasserommene for 2. trinn? *Fyll inn antall stasjonære maskiner som er utplassert på klasserommene til 2. trinn. Ikke ta med maskiner på datarom ellerlignende. Besvar med 0 (null) om det ikke er stasjonære maskiner utplassert på klasserommene.
Hvor mange stasjonære maskiner er tilgjengelig på klasserommet/klasserommene for 3. trinn? *Fyll inn antall stasjonære maskiner som er utplassert på klasserommene til 3. trinn. Ikke ta med maskiner på datarom ellerlignende. Besvar med 0 (null) om det ikke er stasjonære maskiner utplassert på klasserommene.
Hvor mange stasjonære maskiner er tilgjengelig på klasserommet/klasserommene for 4. trinn? *Fyll inn antall stasjonære maskiner som er utplassert på klasserommene til 4. trinn. Ikke ta med maskiner på datarom ellerlignende. Besvar med 0 (null) om det ikke er stasjonære maskiner utplassert på klasserommene.
DataromMed datarom menes rom dedikert for bruk av IKT, og som kan benyttes av hele klasser eller elevgrupper.
4/29/12 11:09 AMSpørreundersøkelse om tilgang til IKT-utstyr for 1-4. trinn
Page 4 of 7https://docs.google.com/spreadsheet/viewform?formkey=dEVKOUNvcm5wY1lnOGFIMHBCVXJGN1E6MQ#gid=0
Om skolen ikke har dedikerte datarom, fyll inn boksene under med en X
Hvor mange datarom er tilgjengelig for 1. trinn? *Fyll inn antall dedikerte datarom som er tilgjengelig for 1. trinn. Besvar med null (0) om skolen har datarom som ikke ertilgjengelig for 1. trinn. Besvar med X om skolen ikke har dedikerte datarom.
Hvor mange datarom er tilgjengelig for 2. trinn? *Fyll inn antall dedikerte datarom som er tilgjengelig for 2. trinn. Besvar med null (0) om skolen har datarom som ikke ertilgjengelig for 2. trinn. Besvar med X om skolen ikke har dedikerte datarom.
Hvor mange datarom er tilgjengelig for 3. trinn? *Fyll inn antall dedikerte datarom som er tilgjengelig for 3. trinn. Besvar med null (0) om skolen har datarom som ikke ertilgjengelig for 3. trinn. Besvar med X om skolen ikke har dedikerte datarom.
Hvor mange datarom er tilgjengelig for 4. trinn? *Fyll inn antall dedikerte datarom som er tilgjengelig for 4. trinn. Besvar med null (0) om skolen har datarom som ikke ertilgjengelig for 4. trinn. Besvar med X om skolen ikke har dedikerte datarom.
Hvor mange timer i en normal uke tilbringer 1. trinn på et datarom? *Besvar med 0 (null) om 1. trinn ikke er på noe datarom i løpet av uka. Besvar med X om skolen ikke har dedikerte datarom.
Hvor mange timer i en normal uke tilbringer 2. trinn på et datarom? *Besvar med 0 (null) om 2. trinn ikke er på noe datarom i løpet av uka. Besvar med X om skolen ikke har dedikerte datarom.
Hvor mange timer i en normal uke tilbringer 3. trinn på et datarom? *Besvar med 0 (null) om 3. trinn ikke er på noe datarom i løpet av uka. Besvar med X om skolen ikke har dedikerte datarom.
Hvor mange timer i en normal uke tilbringer 4. trinn på et datarom? *Besvar med 0 (null) om 4. trinn ikke er på noe datarom i løpet av uka. Besvar med X om skolen ikke har dedikerte datarom.
Stasjonære maskiner tilgjengelig andre steder på skolen
4/29/12 11:09 AMSpørreundersøkelse om tilgang til IKT-utstyr for 1-4. trinn
Page 5 of 7https://docs.google.com/spreadsheet/viewform?formkey=dEVKOUNvcm5wY1lnOGFIMHBCVXJGN1E6MQ#gid=0
Hvor mange stasjonære maskiner er tilgjengelig for 1-4. trinn andre steder på skolen? *Som i biblioteket, mediateket og lignende. Besvar med X om skolen ikke har maskiner andre steder på skolen tilgjengelig for1-4. trinn.
Alder på bærbare og stasjonære maskiner som er tilgjengelig for 1-4 trinnTredje del av undersøkelsen omhandler alderen på datamaskinene som er tilgjengelig for 1-4. trinn.
Hvor mange av maskinene som er tilgjengelig for 1-4. trinn ble kjøpt inn i løpet av de to siste skoleårene? *Skolårene 2009/10 og 2010/11. Om antallet er ukjent, besvar med X. Besvar med 0 (null) om ingen maskiner tilgjengelig for4. trinn ble kjøpt inn i løpet av de to siste åra.
Annet IKT-utstyrSiste del av undersøkelsen omhandler andre typer IKT-utstyr 1-4. trinn har tilgang til, eller er utstyrt med i klasserommet/klasserommene.
Hvilke av trinnene er utstyrt med prosjektor på et eller flere klasserom?Her kan du krysse av flere steder.
Trinn 1
Trinn 2
Trinn 3
Trinn 4
Hvilke trinn er utstyrt med interaktive tavler (som smartboard) på et eller flere klasserom?Her kan du krysse av flere steder.
Trinn 1
Trinn 2
Trinn 3
Trinn 4
Om skolen har digitale lesebrett (som iPad), hvor mange er tilgjengelig for 1-4 trinn? *Besvar med 0 om skolen har digitale lesebrett som ikke er tilgjengelig for 1-4. trinn. Besvar med X om skolen ikke har digitalelesebrett.
Hvilke trinn har tilgang på digitale lesebrett (som iPad)?Her kan du krysse av flere steder.
4/29/12 11:09 AMSpørreundersøkelse om tilgang til IKT-utstyr for 1-4. trinn
Page 6 of 7https://docs.google.com/spreadsheet/viewform?formkey=dEVKOUNvcm5wY1lnOGFIMHBCVXJGN1E6MQ#gid=0
Trinn 1
Trinn 2
Trinn 3
Trinn 4
Hvilke trinn har tilgang på digitale fotoapparater?Her kan du krysse av flere steder.
Trinn 1
Trinn 2
Trinn 3
Trinn 4
Hvilke trinn har tilgang på digitale videokameraer?Her kan du krysse av flere steder.
Trinn 1
Trinn 2
Trinn 3
Trinn 4
Kommentarer og levering
Har du noe å tilføye kan du gjøre det her. Takk for at du deltok i undersøkelsen!
Send
Drevet av Google Dokumenter
Rapporter misbruk - Vilkår for bruk - Ytterligere vilkår
2VORSU¡YH�L�GLJLWDO�NRPSHWDQVH���WULQQ�������'(/��2SSJDYH��
Trykk på cellen E7 iregnearket.
Korrekturutgave - Osloprøve i digital kompetanse 4.trinn 2011. DEL 1
1 av 14
2SSJDYH��
Hvilke celler i regnearketer markert?
Rød: (C5,5C)
Blå: (E12,12E)
Korrekturutgave - Osloprøve i digital kompetanse 4.trinn 2011. DEL 1
2 av 14
2SSJDYH��
Hvor mange tenner har bjørnen?
Følg lenken til , og sett inn riktig svar i feltet nedenfor:
(24) tenner
2SSJDYH��
Finn punktet (4,4) Koordinatsystem.
Korrekturutgave - Osloprøve i digital kompetanse 4.trinn 2011. DEL 1
3 av 14
2SSJDYH��
Lag en linje mellompunktene (1,1) og(5,5)
Koordinatsystem.
2SSJDYH��
Hvilken knapptrykker du på for åsette inn bilder?
Korrekturutgave - Osloprøve i digital kompetanse 4.trinn 2011. DEL 1
4 av 14
2SSJDYH��
Sett riktig navn påPC-delene.
Dra riktig ord til riktigboks.
Bærbar PC
Stasjonær PC
Skriver
Mus
Skjerm
Tastatur
2SSJDYH��
Hva kalles orrhane?
Følg lenken til , og lim inn svaret i feltet nedenfor.
Orrhane kalles skogens (prins,pins,pirns)
Korrekturutgave - Osloprøve i digital kompetanse 4.trinn 2011. DEL 1
5 av 14
2SSJDYH��
Hvilken dinosaur nedenfor har vinger?
Tips: Bruk for å finne svaret.
Argentinosaurus
Ornithoceirus
Giganotosaurus
Leaellynasaura
(Ornithoceirus)
2SSJDYH���
Hva var onsdagens temperatur på Blindern?
og les tabellen.
Lim inn svaret i feltet nedenfor.
(25)
Korrekturutgave - Osloprøve i digital kompetanse 4.trinn 2011. DEL 1
6 av 14
2SSJDYH���
Du snakker med Anne og Leif på nettet. Kan du være sikker på at det virkeliger Anne og Leif du snakker med?
Ja, hvis de har et bilde å vise fram.Bare Anne fordi hun er et barn.Bare Leif fordi han er voksen.Nei, det går ikke an å vite det sikkert.
2SSJDYH���
Hvilken knapptrykker du for å få nylinje?
Korrekturutgave - Osloprøve i digital kompetanse 4.trinn 2011. DEL 1
7 av 14
2SSJDYH���
Hvilken planet har 27 måner?
og les tabellen.
Skriv inn svaret under.
(Uranus)
2SSJDYH���
Hvor mange kvinner har Stella som eneste fornavn?
Tips: Bruk sitt nettsted til å søke.
(320) - (280)
2SSJDYH���
Hvor mange poeng fikk Norge i Melodi Grand Prix 2009?
Følg , og les tabellen
Skriv inn svaret i feltet under.
(390) - (384)
2SSJDYH���
Kan man endre størrelsen på et digitalt bilde?JaNei
Kan man endre fargene i et digitalt bilde?JaNei
Korrekturutgave - Osloprøve i digital kompetanse 4.trinn 2011. DEL 1
8 av 14
2SSJDYH���
Er all informasjon på Internett riktig?JaNei
Er all informasjon på Wikipedia riktig?JaNei
Er det mulig å finne ut hva som er sant på Internett?JaNeiNoen ganger
2SSJDYH���
Hvilken av disse sidene er en typisk underholdningsside?Wikipedia (wikipedia.no.org)Regjeringen (regjeringen.no)Barbie (barbie.com)Stortinget (stortinget.no)
2SSJDYH���
Hvilken knapptrykker du på for ålaste opp en fil tilFronter?
Korrekturutgave - Osloprøve i digital kompetanse 4.trinn 2011. DEL 1
9 av 14
2SSJDYH���
Det er ikke lov å komme med trusler på Internett.JaNei
Barn under 18 år kan komme med trusler på Internett.JaNei
2SSJDYH���
Trykk på denknappen som girpunktliste i en tekst
Korrekturutgave - Osloprøve i digital kompetanse 4.trinn 2011. DEL 1
10 av 14
2SSJDYH���
Trykk på riktigknapp for å fåmidtstilt tekst
2SSJDYH���
Les teksten nedenfor om dinosaurer, og kopier inn navnet på en planteeter som kanbli nesten 100 tonn
Det er vanlig å skille mellom to typer dinosaurer: Planteetere og kjøttetere.
De største dinosaurene var planteetere. Som navnet tilsier, levde planteeterne påplanter, gress og lignende. Argentinosaurus var den største med en vekt på nesten100 tonn og en lengde på 35 meter. Andre planteetere er:
(Argentinosaurus)
Korrekturutgave - Osloprøve i digital kompetanse 4.trinn 2011. DEL 1
11 av 14
2SSJDYH���
Hvilken knapptrykker du på for åendre skrifttype(font)?
2SSJDYH���
Kopier og lim inn ordene som er understreket i feltet nederst.
Additional Search Activities
The electronic database searches were supplemented with a review of articles citedin recent meta-analyses and narrative syntheses of research on distance learning,including those for teacher professional development and career technical education.The analysts examined references from these reviews to identify studies that mightmeet the criteria for inclusion in the present review.
(including those for teacher professional development and careertechnical )
Korrekturutgave - Osloprøve i digital kompetanse 4.trinn 2011. DEL 1
12 av 14
2SSJDYH���
Les teksten nedenfor. Ta kopi og lim inn navnene på de to kjøttetende dinosaurene.
Det er vanlig å skille mellom to typer dinosaurer: Planteetere og kjøttetere.
Kjøtteterne både jaktet på andre dyr eller de spiste dyr som allerede var døde. Blantde meste kjente kjøtteterne er:
Giganotosaurus
Tyrannosaurus rex
(Giganotosaurus,Tyrannosaurus rex) (Tyrannosaurus rex,Giganotosaurus)
2SSJDYH���
Tegn trekant mellompunktene (5,2), (3,7)og (8,7)
Koordinatsystem.
Korrekturutgave - Osloprøve i digital kompetanse 4.trinn 2011. DEL 1
13 av 14
2SSJDYH���
Finn nettadressen i teksten nedenfor. Lim den inn i det åpne feltet nedenfor.
Klimamysteriet
Spillets hovedspråk er engelsk, men det finnes også informasjon på engelsk.Klimamysteriet er gratis og tilgjengelig for alle. I 16 uker legges nye episoder ut påhttp://www.climatemystery.com
(http://www.climatemystery.com,www.climatemystery.com,climatemystery.com)
2SSJDYH���
Hvor mange ganger større er planeten Jupiter enn Jorda?
Tips: Bruk
(11.2)
2SSJDYH���
Hva er korteste kjøreavstand fra Holmlia skole (Oslo) til Svarttjern skole(Oslo)?
Vi har gjort søket for deg. Følg lenken , og finn korteste kjøreavstand. Sett inn antallkilometer (km) nedenfor.
(26.5) - (25.5) kilometer (km)
Korrekturutgave - Osloprøve i digital kompetanse 4.trinn 2011. DEL 1
14 av 14
2VORSU¡YH�L�GLJLWDO�NRPSHWDQVH���WULQQ�������'(/��2SSJDYH��
Hva må du skrive for å få en vanlig "smiley" (smileansikt)?
8-I:-):-P:-(
2SSJDYH��
Klikk på celle B12 iregnearket?
Korrekturutgave - Osloprøve i digital kompetanse 4.trinn 2011. DEL 2
1 av 13
2SSJDYH��
Hvilken celle iregnearket er markert?
(D9,9D)
Korrekturutgave - Osloprøve i digital kompetanse 4.trinn 2011. DEL 2
2 av 13
2SSJDYH��
Hvilken knapp må dutrykke på for å setteinn nytt lysbilde?
2SSJDYH��
Se hvor pilene peker.Dra 4 av ordene tilriktig boks.
Skrifttype Midtstill tekstSkriftstørrelseFet tekst
Korrekturutgave - Osloprøve i digital kompetanse 4.trinn 2011. DEL 2
3 av 13
2SSJDYH��
Hva heter disseikonene iverktøylinjen iAudacity?
Dra riktig beskrivelsetil riktig ikon.
Gå til begynnelsen
Spill inn
Pause Gå til sluttenSpill av
Stopp
2SSJDYH��
Kopier overskriften fra teksten under, og lim den inn i det åpne feltet.
Klimamysteriet
Klimamysteriet er fortelling som engasjerer elever i forhold til miljø- ogklimaproblematikk.
Spillets hovedspråk var engelsk, Klimamysteriet var gratis og tilgjengelig for alle.
(Klimamysteriet)
Korrekturutgave - Osloprøve i digital kompetanse 4.trinn 2011. DEL 2
4 av 13
2SSJDYH��
Hvilken knapptrykker du på for å fåFET skrift?
2SSJDYH��
Hva betyr dissebildene? Dra riktigbegrep til riktigbilde.
Skru av PC
Lukke programmer
Papirkurv
USB tilkobling
Mappe
Korrekturutgave - Osloprøve i digital kompetanse 4.trinn 2011. DEL 2
5 av 13
2SSJDYH���
Er det lov å sende truende tekstmeldinger på mobiltelefon (flere svar kan væreriktige)?
Det er lov, men man burde ikke gjøre det.Det er ikke lov å komme med trusler.Det er ikke forbudt for barn under 18 år å komme med trusler.
2SSJDYH���
Du har mottatt en stygg melding på mobiltelefonen fra en ukjent. Hva bør dugjøre (flere svar kan være riktig):
Melde saken til politiet fordi dette er brudd på norsk lov.Sende meldingen til venner.Vise meldingen til foresatte og be om råd.
2SSJDYH���
Hva er det største rovdyret i Norge?
Tips: Bruk Internett for å finne svaret.
(Bjørn,Bjørnen,Skogsbjørn,brunbjørn,en bjørn)
Korrekturutgave - Osloprøve i digital kompetanse 4.trinn 2011. DEL 2
6 av 13
2SSJDYH���
Les teksten nedenfor, og kopier inn navnet på flyveøglen som levde på fisk?
Dinosaurer
På samme tid som dinosaurene levde fantes det også store fiskeøgler og flyveøgler.Ornithocheirus var en flyveøgle som levde på fisk. Den kunne ha et vingespenn påover 3 meter. Ophthalmosaurus var en fiskeøgle med store øyne og en delfinlignendekropp.
(Ornithocheirus)
2SSJDYH���
Tegn en figur somdekker åtte ruter.
Koordinatsystem.
2SSJDYH���
Kan du legge ut bilder av vennene dine på Internett?Ja, dersom jeg har lyst.Hvis noen andre sier at det er ok.Bare hvis de har godkjent det selv.
Korrekturutgave - Osloprøve i digital kompetanse 4.trinn 2011. DEL 2
7 av 13
2SSJDYH���
Hvor mange punkter er det i punktlista nedenfor?
Her er noen eksempler på dyr som bor i skogen:
• ulv• bjørn• rev• gaupe• hare• elg• hjort• ekorn
(8,åtte)
2SSJDYH���
Hva spiser ekornet?
Følg lenken til , og sett inn riktig svar i feltene nedenfor.
(frø,nøtter)
(nøtter,frø)
Korrekturutgave - Osloprøve i digital kompetanse 4.trinn 2011. DEL 2
8 av 13
2SSJDYH���
Kan du stole på at dette er Per på 14 år?
Du kan alltid stole på de du møter på InternettDu kan alltid stole på gutter du møter på InternettDet kan hende han heter JensDu kan aldri vite hvem du møter på Internett
2SSJDYH���
Kan en presentasjon (f eks PowerPoint) inneholde tekst?JaNei
Kan en presentasjon (f eks PowerPoint) inneholde bilde?JaNei
Kan en presentasjon (f eks PowerPoint) inneholde både tekst og bilde?JaNei
2SSJDYH���
Dersom du får en stygg melding på mobiltelefonen bør du vise meldingen tilforesatte?
JaNei
Dersom du får en stygg melding på mobiltelefonen bør du sende den videre tilvenner
JaNei
Korrekturutgave - Osloprøve i digital kompetanse 4.trinn 2011. DEL 2
9 av 13
2SSJDYH���
Hvilken planet har flest måner?
og les tabellen.
Skriv inn svaret i boksen under.
(Jupiter)
2SSJDYH���
Hvor mange KVINNER har Kim som eneste fornavn?
Tips: Bruk søkefeltet på for å finne svaret.
(60) - (50)
2SSJDYH���
Hvilket land fikk flest poeng i Melodi Grand Prix 2004?
og les tabell.
Skriv svaret under.
(Ukraina)
2SSJDYH���
Hva er e-postadressen til Newton på [email protected]@newton.nonewton#nrk.nonrk#[email protected]
Korrekturutgave - Osloprøve i digital kompetanse 4.trinn 2011. DEL 2
10 av 13
2SSJDYH���
Finner du riktig dinosaur?
En av dinosaurene under levde i vann og lignet en delfin. Søk i , og lim inn svaret ifeltet nedenfor.
Ophthalmosaurus
Argentinosaurus
Coelophysis
Tyrannosaurus rex
(Ophthalmosaurus)
2SSJDYH���
Hvilken dinosaursuser den tyngste?
Trykk på navnet til dentyngste dinosaurusen.
Korrekturutgave - Osloprøve i digital kompetanse 4.trinn 2011. DEL 2
11 av 13
2SSJDYH���
Du skal skrive mangesetninger med storebokstaver.
Hvilken knapp børdu velge før dubegynner å skrive?
2SSJDYH���
Hvilket år ble Hans Majestet Kong Harald V født?
Tips: Bruk Internett for å finne svaret.
(1937)
2SSJDYH���
Hvem gjelder Barnekonvensjonen for?
Følg lenken til og fyll inn riktig alder nedenfor.
Konvensjonen gjelder for alle barn under (18) år
Korrekturutgave - Osloprøve i digital kompetanse 4.trinn 2011. DEL 2
12 av 13
2SSJDYH���
Hva er korteste kjøreavstand mellom Vikingskiphuset på Huk og Stovnersenter? Sett inn antall km.
Tips: Bruk
(24) - (18) km
Korrekturutgave - Osloprøve i digital kompetanse 4.trinn 2011. DEL 2
13 av 13