Asiatisk matematik præliminær

Jeg har for nylig været i debat med matematik-didaktik-forsker Jacob Bahn på folkeskolen.dk. Han anbefaler at danske matematiklærere lader sig inspirere af japanske matematiklærere, fordi japanske studerende jo klarer sig markant bedre i internationale matematik-tests. Problemet for mig at se er at årsagen til at japanske studerende klarer sig bedre i matematik, ligesom elever i  de fleste østasiatiske lande i øvrigt (Kina, Sydkorea, Singapore), er at de i langt højere grad anvender Shadow Education. Der er flere elementer i debatten, men dem kan man læse i tråden på folkeskolen.dk (Se det første link).

Det mest slående argument for at uddannelsessystemet ikke har meget med østasiatiske elevers matematiske kompetencer at gøre er imidlertid, at østasiatiske elever også scorer højere end alle andre, når de ikke går i skole i østeasiatiske lande.


De scorer højere i USA i PISA: https://nces.ed.gov/surveys/pisa/pisa2022/#/mathematics/achievement og i TIMSS: https://nces.ed.gov/timss/timss2015/timss2015_table19.asp 

De scorer højere i New Zealand: https://nmssa-production.s3.amazonaws.com/documents/2018_NMSSA_MATHEMATICS.pdf (s22) og også Australien: https://www.tandfonline.com/doi/abs/10.1080/02680939.2014.892156, https://johnjerrim.com/wp-content/uploads/2013/07/australia_asia_paper.pdf

Og de scorer højere i England: https://assets.publishing.service.gov.uk/media/5a8085e3ed915d74e622ef26/TIMSS_2015_England_Report_FINAL_for_govuk_-_reformatted.pdf (s79)


Det bør dog nævnes at jeg ved et overfladisk kig ikke finder nogle data fra ikke-anglosaksiske lande. Måske det er anderledes der, men de umiddelbare indikationer er stærke. 


Vi kan også godt få en forklaring på hvorfor, hvad angår data fra USA. Asiatiske studerende bruger mere tid end alle andre i amerikanernes spøjse race-grupper, på matematiske kurser og særligt høj niveau matematisk kurser:


Her kan man stille spørgsmål ved hvor mange elever i kategorien asiatere der er henholdsvis “Pacific Islander” eller “Asian”. Antallet af asiatere er vokset siden 2010 og er ca. 5-6% af den samlede “resident population”. I kategorien 5-17 år udgør de cirka 5% af befolkningen. Ca. 2,5mio. Kategorien “pacific islanders” som var blandet med asiatere i en periode udgør omkring 0,2% igennem hele perioden, omkring 100.000 af de 5-17 årige (https://nces.ed.gov/pubs2021/2021009.pdf s19).


Ved hjælp af de viste data kan vi, på tværs af de amerikanske grupperinger, lave en beregning af hvor meget højere gruppernes matematik-scorer bliver pr. Carnegie Unit (faglig tidsdenhed https://en.wikipedia.org/wiki/Carnegie_Unit_and_Student_Hour) de bruger.



Af gode grunde kan jeg kun tage data for de år, hvor der både foreligger en NAEP matematikscorer og en opgørelse af Carnegie Units. 


Af tabellen fremgår det at over tid er det fortsat asiatere der bruger flest Carnegie Units, men i 2019 er de andre grupper også begyndt at anvende mere tid. Kigger man nærmere i kilderne vil man dog se at asiatere stadig anvender deres tid i mere komplicerede typer af matematiske fag, hvilket kan være en del af forklaringen på at de fortsat scorer markant højere end de andre grupper. Notér også at man, ved at dividere scoren med antallet af brugte Carnegie Units, kan få en indikation på hvor meget mere score, hver gruppe får pr. Carnegie Unit de bruger. Givet at der rent faktisk er en nogenlunde sammenhæng mellem mængden af undervisning i matematik og ens matematik-scorer, så får de asiatiske elever også mere pr. undervisningstime, end de andre grupper i 2009 og 2019. 


Fremadrettet vil det være en fordel for hypotesen at se på om andre grupper fra andre lande også scorer det samme i tests, uagtet hvor i verden de går i skole. Med hensyn til definitionen af Østasiatere bør det også noteres at “asian” i de amerikanske data også indkluderer Sydasien og Sydøstasien, men formodentlig er de største grupper, af åbenlyse historiske årsager, fra Japan, Sydkorea og Kina, men jeg kan ikke finde en kilde på fordelingen. Det er et problem.


Kommentarer

Populære opslag fra denne blog

Vi kan forudse de nye eksameners effekter

Ændringer i kønsforskelle i prøver skyldes ændringer i prøver

Dansk Arbejdsgiverforenings analyse er forkert