Bedre skole nr. 4-2014

frem en systematisk oversikt over forskning på lærervurdering: «Former for lærervurdering som kan ha positiv innvirkning på skolens kvali- tet» (2014). Rapporten ble laget på bestilling fra Kunnskapsdepartementet og gir en systematisk gjennomgang av forskning på lærervurdering siden 2009. Rapporten beskriver mange tilnær- minger til lærervurdering, hvorav målinger ved bruk av VA-modeller er en av flere muligheter (se Lillejord, 2014). Jeg deltok i dette arbeidet med et spesialoppdrag om å se på forskning rundt VA- modeller. Rapporten viser at de store skillelinjene i lærervurdering går mellom prosessorienterte og resultatorienterte løsninger. Mens de sistnevnte bruker elevprestasjoner som utgangspunkt for vur- dering av kvaliteten på undervisningen og lærerens innsats, tar de prosessorienterte løsningene fatt i hvordan lærere og elever opplever hverdagen, hva de kan gjøre for å forbedre sitt arbeid i fellesskap eller ved støtte utenfra, eller ved hjelp av ulike me- todiske verktøy, for eksempel kollegaveiledning, skolevandring m.m. Bruken av de resultatorienterte VA-modellene for å sjekke læring og utvikling hos elevene og hvordan lærernes undervisning virker inn på dette, kan ved første øyekast oppleves besnærende og fristende å ta i bruk. De har en intuitiv forkla- ringskraft, de berører hva mange av oss tenker om læring og undervisning og at det er «Læreren» som har den største og mest avgjørende innfly- telsen på elevenes læring. Men som jeg skal vise nedenfor, er dette en risikosport. I den nylig fremlagte forskningsoversikten fra Kunnskapssenteret for utdanning er det kun brukt fagfellevurderte artikler i anerkjente tidsskrifter som grunnlag for gjennomgang av feltet. Mestepar- ten av studiene på feltet er amerikanske. Bildet som fremkommer, er langt fra så enkelt og besnærende som den politiske retorikken skulle tilsi. Studerer vi forskningsrapportene nærmere, er det verd å notere seg en del problemer og konsekvenser for læreres arbeid i skolen (se også Elstad, 2014). Avanserte statistiske modeller De statistiske modellene som benyttes, er svært avanserte, og de er krevende å bruke selv for forskere. Modellene er utviklet med forankring i korrelasjons- og regresjonsteknikker og forutsetter

pålitelige data og store datamengder. Grunnlaget for beregningene er minst to målinger av elev- prestasjoner over tid, og avviket mellom disse må- lingene blir så korrelert med et antall bakgrunns- opplysninger fra elever, lærere, skolen, distrikter m.m. Analysene bygges opp for å kontrollere hvilke variabler som virker på hva, og for å sile ut effekter som ikke har noen direkte innflytelse på de målte elevprestasjonene. Så langt er det først og fremst elevprestasjoner i matematikk, naturfag og språk som er analysert ved hjelp av slike modeller. Det er innenfor disse fagene vi i størst grad finner et bredt spekter av standardiserte tester. Dessuten er det en stor overvekt av studier fra barnetrinnet. Å studere prestasjonsutviklingen for elevene på høyere trinn innebærer større metodiske utfor- dringer, ikke minst på grunn av mer sammensatte fagløsninger og lærerkombinasjoner. For å kunne beregne effekter av undervis- ning over tid, er det behov for god kontroll på forskningsdesignet og pålitelige prøver. Ved å bruke store datamengder fra mange tusen elever og lærere, kan en si noe om trender på tvers av skoler, klasser og lærere, og med kontroll av bak- grunnsforhold til elevene og sosioøkonomiske skiller. Ved gjennomgang av forskning på området viser Berliner (2014) at det er svært krevende å kontrollere for alle ytre variabler som påvirker testresultatene og effektmålene. Det er verdt å merke seg at slike studier kun forklarer sammenhenger mellom de variabler som puttes inn i analysene. En konsekvens av dette valget er at hele argumentasjonen om læreres ef- fekt på elevene læring er knyttet til testmålingene og hva de aktuelle prøvene definerer som gyldig kunnskap. Analysene sier mye om korrelasjoner, men ingenting om virkelige årsakssammenhenger. Stor usikkerhet VA-modellene som er i bruk, er beheftet med en god del usikkerhet når det gjelder å sortere lærere i kategorier som «effektive» og «mindre effek- tive», det vil si hvilke lærere som «produserer» gode eller mindre gode elevresultater ut fra målin- gene som er foretatt. Det er gjort kontrollstudier av hvor godt VA-modellene klarer å treffe riktig på «effektive» og «mindre effektive» lærere. Re- sultatet er heller nedslående. Flere studier viser

67

Bedre Skole nr. 4 ■

2014