Karakterrapport for 2007 for bachelorstudiene i økonomi og administrasjon. Delrapportene er utarbeidet av fagkomiteene

Karakterrapport for 2007 for bachelorstudiene i økonomi og administrasjon Delrapportene er utarbeidet av fagkomiteene Arbeidsutvalget for NRØA har ferdigstilt rapporten januar 2009 1

Innledning.s. 3 1. Karakterrapport for finansiering og investering s 5 2. Karakterrapport for regnskaps- og revisjonsfag.s 6 3. Karakterrapport for metode s 8 4. Karakterrapport for samfunnsøkonomi..s 48 5. Karakterrapport for administrasjonsfag.s 58 6. Karakterrapport for økonomisk styring.s 62 2

Innledning Nasjonalt råd for økonomisk-administrativ utdanning (NRØA) legger med dette fram en rapport om karaktergivning i de sentrale, grunnleggende fagene i bachelorutdanningene i økonomi og administrasjon for år 2007. Rapporten er en oppfølger til tilsvarende rapporter for studieåret 2004-2005 og 2005-2006. For studieåret 2006-2007 valgte NRØA i samsvar med føringene fra UHRs analysegruppe å utarbeide en karakterrapport for masterstudiene i økonomi og administrasjon. Rapportene kan leses på NRØAs hjemmeside http://www.uhr.no/organisering/nasjonale_rad/nroa/sentrale_dokumenter Det har hittil vært arbeidsutvalget for NRØA som har fungert som karakterpanel og som har utferdiget de ovennevnte tre rapportene. NRØA vedtok høsten 2007 å etablere syv fagkomiteer innenfor de sentrale fagene i økonomisk-administrativ utdanning. Formålet med fagkomiteene er å utvikle faget nasjonalt samt søke å utvikle en felles forståelse av faglig innhold og nivå, pensumkrav, eksamensformer, karakterforståelse og lignende i de enkelte emnene i utdanningene i økonomi og administrasjon. Fagkomiteene skal også stimulere til faglige diskusjoner ved å være et nasjonalt nettverk. Fagkomiteene ble bedt om som første oppgave å utarbeide en karakterrapport innenfor komiteenes respektive fagområder. Arbeidsutvalget ba som de foregående årene NRØAs medlemsinstitusjoner innsende karakterstatistikker fra sist avholdte ordinære skoleeksamen i de grunnleggende kursene i bachelorutdanningen. Materialet ble videresendt til fagkomiteene som grunnlag for komiteenes vurderinger og utarbeidelse av delrapporter. Som det vil fremgå av denne rapporten, er det veldig ulikt hvordan de enkelte fagkomiteene har arbeidet, og hvor fyldige delrapporter komiteene har utarbeidet. Flere av komiteene peker på at arbeidet med karakterrapportene har vært meget tidkrevende og også vanskelig pga et ujevnt datagrunnlag, store ulikheter i kurssammensetning og kursstørrelse mellom de ulike institusjonene hvilket medfører at karakterene kan dekke over ulike og ikke-sammenlignbare forhold. Videre vanskeliggjør ulikheter i eksamensform og eksamensoppgaver vurdering og sammenligning av resultatene. De metodiske problemene til tross mener arbeidsutvalget at rapportene om karaktergivning i bachelorstudiene i økonomi og administrasjon er viktige bidrag til vurdering av hvordan karakterskalaen brukes ved de ulike institusjoner, i de ulike fagene og over tid. Karakterstatistikkene viser bl.a. at det ikke synes å være en synlig sammenheng mellom inntakskvalitet (dvs konkurransepoeng fra videregående skole) og eksamensresultater. Selv om det innenfor det økonomisk-administrative fagområdet er en relativ omforent oppfatning 3

av fagenes innhold og læringsmålene, synes det således å være en del forskjeller i hvordan institusjoner og fag bruker karakterskalaen. Dette kan naturligvis være problematisk fordi oppnådde karakterer spiller en rolle for studentene i forhold til for eksempel opptak på masterstudier og for ferdige kandidater i forhold til å konkurrere om jobbs. NRØA vil understreke at vi i likhet med de tidligere årene ikke har hatt som ambisjonen å presentere en vitenskapelig dokumentasjon over karaktergivningen i bachelorstudiene i økonomi og administrasjon. Formålet har vært og er mer å presentere noen hovedtendenser som muliggjør en diskusjon av lærings- og evalueringsformer og evalueringskriterier. Vi håper også at rapportene kan vise noen hovedtendenser for karaktergivningen over tid. Eksamensoppgaver og tillatte hjelpemidler har vært diskutert i fagkomiteene, og som en forlengelse herav har flere av komiteene planer om å bygge opp en database med eksamensoppgaver som ønskes plassert på en nettside. NRØA vil hermed takke fagkomiteene for deres store innsats og bidrag til denne rapporten. 4

1. Karakterrapport for finansiering og investering 1. Alle lærersteder sett under ett gir en tilnærmet "riktig" fordeling. 2. Enkelte læresteder synes imidlertid å ha gitt bemerkelsesverdig mange toppkarakterer. For enkelte lærersteders vedkommende er dette basert på små utvalg og må følgelig derfor tolkes med forsiktiget. 3. Statistikken fra BI er noe spesiell med ekstremt mange stryk. Dette kan trolig skyldes at svært mange av BI-studentene som ikke tar en øk-adm-grad, framstiller seg for eksamen i dette faget, med til dels dårlige resultater. Som en følge av den noe spesielle fordelingen i BIresultatene, og det særdeles store antallet studenter på BI som går opp til eksamen i faget, har vi i en egen linje i tabellen rapportert aggregater ex-bi. 4. Det er vanskelig å se noen sammenheng i inntaktskompetanse og karakterene som er gitt ved de enkelte lærestedene. Således er det f.eks. langt færre A'er og Bæer ved NHH enn ved flere av lærestedene som rekrutterer vesentlig svakere studenter. Lærested A B C D E F N A B C D E F 10,6 23,1 32,7 17,3 12,5 Bergen 11 24 34 18 13 4 104 3,8 Lillehammer 5 8 5 13 7 14 52 9,6 15,4 9,6 25,0 13,5 26,9 Agder 11 22 30 21 25 22 131 8,4 16,8 22,9 16,0 19,1 16,8 11,6 15,2 17,9 12,5 17,0 25,9 Bodø 13 17 20 14 19 29 112 11 46 11,4 13,9 11,0 55,3 BI 19 52 96 7 93 6 843 2,3 6,2 Hedmark 7 9 10 6 13 17 62 11,3 14,5 16,1 9,7 21,0 27,4 Vestfold 3 6 15 8 12 14 58 5,2 10,3 25,9 13,8 20,7 24,1 18,2 18,2 24,2 18,2 15,2 Harstad 6 6 8 6 2 5 33 6,1 Molde 4 11 10 14 18 10 67 6,0 16,4 14,9 20,9 26,9 14,9 12,9 41,9 12,9 16,1 12,9 Narvik 4 13 4 1 5 4 31 3,2 UMB 2 5 7 7 7 9 37 5,4 13,5 18,9 18,9 18,9 24,3 12,8 38,5 17,9 17,9 Univ i Tromsø 2 5 15 7 3 7 39 5,1 7,7 Østfold 9 12 17 9 7 16 70 12,9 17,1 24,3 12,9 10,0 22,9 26,1 18,8 21,7 20,3 Ålesund 4 5 18 13 15 14 69 5,8 7,2 5

Finnmark 2 0 0 0 2 0 4 50,0 0,0 0,0 0,0 50,0 0,0 Oslo 51 27 14 14 14 14 134 38,1 20,1 10,4 10,4 10,4 10,4 14,7 18,0 16,1 10,4 32,2 TØH 18 31 38 34 22 68 211 8,5 21,0 30,6 19,4 14,5 HiTromsø 6 13 19 12 3 9 62 9,7 4,8 11,8 31,4 11,8 11,8 29,4 Hønefoss 6 16 6 2 6 15 51 3,9 NHH 68 11 9 13 2 75 36 28 458 14,8 26,0 28,8 16,4 7,9 6,1 Stavanger 10 16 58 25 24 48 181 5,5 8,8 32,0 13,8 13,3 26,5 Sogn og Fjordane 7 6 16 8 5 6 48 14,6 12,5 33,3 16,7 10,4 12,5 26,5 14,7 11,8 19,1 23,5 Telemark 3 18 10 8 13 16 68 4,4 Total 27 1 44 1 58 2 43 2 36 4 83 5 292 5 9,3 15,1 19,9 14,8 12,4 28,5 Ex BI 25 2 38 9 48 6 31 5 27 1 36 9 208 2 12,1 18,7 23,3 15,1 13,0 17,7 6

2. Karakterrapport for regnskaps- og revisjonsfag KARAKTERSTATISTIKK I FINANSREGNSKAP Ut fra de data som jeg har mottatt, har jeg lagd følgende oversikt over karakterfordelingen: STUDIESTED A B C D E F SUM A B C D E F SUM Østfold 23 19 13 18 15 14 102 23 19 13 18 15 14 100 Molde 11 19 37 23 23 13 126 9 15 29 18 18 10 100 Oslo 1 3 9 1 2 16 6 19 56 6 13 0 100 Harstad 1 5 2 4 9 7 28 4 18 7 14 32 25 100 Hedmark 8 9 7 8 11 20 63 13 14 11 13 17 32 100 Telemark 6 14 13 13 6 19 71 8 20 18 18 8 27 100 Vestfold 2 8 6 14 10 7 47 4 17 13 30 21 15 100 Bodø 19 12 32 29 25 56 173 11 7 18 17 14 32 100 Alta 10 4 5 12 15 17 63 16 6 8 19 24 27 100 Buskerud 1 4 14 4 5 28 4 14 50 14 18 0 100 TØH 65 70 60 31 14 29 269 24 26 22 12 5 11 100 Sogn og fjordane 5 10 11 10 10 9 55 9 18 20 18 18 16 100 Narvik 4 10 6 6 1 1 28 14 36 21 21 4 4 100 Lillehammer 14 14 14 3 2 2 49 29 29 29 6 4 4 100 Gjennomsnitt 12 18 23 16 15 15 Når det gjelder avvik fra gjennomsnittet, kan følgende vises: Avvik fra gjennomsnittet (prosentpoeng) A B C D E F SUM Østfold 10 0-10 2 0-2 0 Molde -4-3 7 2 3-5 0 Oslo -6 0 34-10 -3-15 0 Harstad -9-1 -15-2 17 10 0 Hedmark 0-4 -11-3 2 16 0 Telemark -4 1-4 2-7 11 0 Vestfold -8-1 -10 14 6-1 0 Bodø -1-11 -4 1-1 17 0 Alta 4-12 -15 3 9 12 0 Buskerud -9-4 27-2 3-15 0 TØH 12 8 0-5 -10-5 0 Sogn og fjordane -3 0-3 2 3 1 0 Narvik 2 17-1 5-12 -12 0 Lillehammer 16 10 6-10 -11-11 0 Sum 0 0 0 0 0 0 0 7

Karakteren A: Følgende høyskoler peker seg ut når det gjelder positivt avvik: Østfold, TØH og Lillehammer. Når det gjelder negative avvik så er det ingen som har like markante avvik, men Harstad og Lillehammer ligger på topp. Karakteren F: Hedmark og Bodø ligger her på topp når det gjelder positive avvik. Når deg gjelder negative avvik, nevnes spesielt Oslo og Buskerud. Karakteren C: Dette er den karakteren som burde ha flest skår, men det gjelder kun Molde, Oslo, Buskerud og Sogn og fjordane. Ellers vil jeg få påpeke at sammenligningen er problematisk fordi kursene er lagt opp forskjellig rundt forbi. Oslo for eksempel har ikke et eget kurs som heter Finansregnskap med analyse. Et tilsvarende emne inngår i et stort kurs første året som heter Bedriftsøkonomisk Analyse I på 20 stp. Finansregnskap med årsoppgjør er kun et valgemne for studenter på 2. Oslo, 25.9.2008 Gunnar Engelsåstrø 8

3 Karakterrapport for metode RAPPORT FRA FAGKOMITÈ FOR METODEFAG OM KARAKTERBRUKEN INNEN METODEFAGENE I BACHELORSTUDIET I ØKONOMI og ADMINISTRASJON 9

Nasjonalt råd for økonomisk administrativ utdanning Oktober 2008 10

SAMMENDRAG BAKGRUNN FOR RAPPORTEN Fagkomite for metodefag, oppnevnt på NRØA møte 15 16 oktober 2007, avgir med dette sin rapport om karakterbruk og fag. Rapporten er basert på data hentet inn høsten 2007 (data fra studieåret 06/07). Rapporten gjelder de grunnleggende kursene i matematikk (MEM1) og statistikk(mes1) i bachelorstudiet i økonomi og administrasjon. Fagbeskrivelse for disse 2 fagene ligger på NRØA s plan for Bachelorstudiet i økonomi og administrasjon på UHR/NRØA sine nettsider på http://www.uhr.no/documents/bachelorplanen161202.doc Rapporten inkluderer både presentasjon av karakterstatistikk og vurdering av denne karakterstatistikken, av karakterbruken og av eksamensoppgaver. Komiteen har også tatt med forslag til tiltak for å samordne karakterbruken og å bidra til at karakterbruken blir i samsvar med retningslinjene fra departementet og Universitets og høgskolerådet (UHR). Retningslinjene for fagkomiteenes arbeid ligger i hovedsak i mandatet fra NRØA (vedlegg 1). Men også brev/dokumenter fra UHR og KD om saken vil stå sentralt og gi holdepunkter for tolkning av oppdraget. Dette gjelder spesielt brevet fra departementet Retningslinjer for bruk av det nasjonale karaktersystemet fra 10.05.04 (vedlegg 2), og brev fra UHR til referansepanelene (vedlegg3). DATAGRUNNLAG Den innsendte karakterstatistikken fra institusjonene er bearbeidet og sammenstilt i tabeller på s. 13 og 16. Innsendte karakterstatistikker er ikke helt ensartet og ikke uten videre sammenlignbare. Til dels kan dette rettes opp gjennom bearbeiding. Men det er også slik at det foreligger en del forhold (eller rammebetingelser) (se s.10 og 11) som ikke lar seg rette opp. Ut fra en helhetsvurdering finner komiteen det lite hensiktsmessig å legge mer arbeid i en videre bearbeiding av foreliggende data. Men komiteen vil foreslå tiltak for å sikre et bedre datagrunnlag i de kommende karaktervurderinger. STOR SPREDNING I KARAKTERENE Karakterstatistikken viser at det i disse metodefagene er stor spredning i karakterene. Det er stor spredning både på landsbasis og på de enkelte institusjonene på den måten at hele karakterskalaen benyttes, at ikke karakterene i hovedsak er begrenset til en mindre del av skalaen. Det er også stor spredning i sentralmål (gjennomsnitt) mellom de enkelte institusjonene. Spredningen 11

(standardavviket) varierer lite ( mellom institusjonene) i matematikk, men påfallende mer i statistikk. Det er også i begge fagene en forholdsvis høy andel av karakterene E og F. EKSAMENSOPPGAVER Innsendte eksamensoppgaver (det mangler en hel del) viser mye spredning i vanskelighetsnivå og på en del skoler dekkes ikke de veiledende fagplaner for MEM1 og MES1. Men eksamensoppgavene må også vurderes på grunnlag av fagstørrelse og eksamensordning. I begge disse sammenhenger er det avdekket stor variasjon. OM KARAKTERBRUK I FORHOLD TIL RETNINGSLINJENE Basert på foreliggende karakterstatistikk alene (tabell s.13 og 16 ), og selv om datagrunnlaget hadde vært bedre, mener fagkomiteen at det ikke er mulig å trekke noen konklusjon om at karakterbruken er i samsvar med retningslinjene. Det er understreket fra departementet at karakterene ikke skal følge noen forhåndsgitt fordeling (f.eks. normalfordeling), for øvrig er retningslinjene for karakterbruken gitt i brev fra departementet av 10.05.04. (vedlegg 2). Essensen i disse retningslinjene innebærer at studenten/ besvarelsen skal få den karakteren han fortjener, med referanse til anerkjente faglige standarder. Komiteen mener at det ikke er mulig å avgjøre om karakterbruken er riktig uten å vurdere den/de konkrete besvarelsene, sammenholdt med en del andre forhold som kan ha betydning for karakteren. De innsendte eksamensoppgave tekstene gir heller ikke tilstrekkelig grunnlag for å trekke konklusjoner (mer om dette s. 11 og 17 ). Men i ekstreme tilfeller kan det selvfølgelig påpekes at karakterbruken virker urimelig. OM KARAKTERBRUK I FORHOLD TIL STUDENTKVALITET Det har fra flere hold blitt hevdet at karakterbruken innen dette studiet på landsbasis ikke avspeiler studentenes kvalitet eller kunnskapsnivå. Det vises her til studier av Møen og Tjelta (2005) og Gjølberg og Christoffersen (2008). I et innlegg i Aftenposten i januar i år ( En A er ikke alltid en A ) tar NHH professorene Rolf Jens Brunstad og Lars Matthiesen opp saken (vedlegg 3) og peker på problemer med feil og urettferdighet ved opptak til masterstudium på grunnlag av bachelorkarakterene. Fagkomiteen har sett nærmere på forholdet mellom institusjonenes karakterbruk i metode fagene sammenholdt med studentkvaliteten. Det var grunn til å forvente at karakternivået skulle vise en markant stigende tendens som funksjon av studentenes kunnskapsnivå (opptakspoeng, kfr. merknader lenger nede). En analyse av karakterdataene gir et klart svar: Det foreligger ikke noen signifikant stigende tendens. Det foreligger ikke noen signifikant positiv korrelasjon mellom matematikk karakterene og studentenes opptakspoeng.(se også kommentarer s. 24, 25) 12

IKKE FELLES FORSTÅELSE AV KARAKTERBRUKEN Fagkomiteen konkluderer med at det ikke foreligger en felles forståelse av karakterbruken på landsbasis for de grunnleggende fagene i matematikk og statistikk (MEM1 og MES1). Etter komiteens vurdering foreligger ikke en situasjon slik som forutsatt i retningslinjene for karakterbruken i brev fra KD av 100504. Eller: Komiteen kan ikke gå god for at karakterbruken avspeiler studentenes kunnskapsnivå. Det er overveiende sannsynlig at for eksempel et kunnskapsnivå som gir karakteren D på én skole kan gi karakteren B på en annen skole. Dette har delvis sin forklaring i de betydelige forskjellene i student kvaliteten mellom skolene, delvis i forskjeller mellom eksamenskrav. Det synes ikke (på landsbasis) å foreligge noe felles syn på kravene til A og til bestått eller til begrepet anerkjente faglige standarder (som det refereres til i retningslinjene). Alt tyder på at skolene bruker karakterskalaen uten noen felles forståelse på landsbasis. Konklusjonene er helt på linje med de til Gjølberg/ Christoffersen, (i Analyse av råvarekvaliteten, des. 07). Komiteen vil også peke på en del forhold som kan synes å ha større betydning for karakterforskjellene enn studentenes kunnskapsnivå: Matematikkfaget har en betydelig variasjon på landsbasis både i omfang og nivå. (fagstørrelsen varierer fra 5 til 10 studiepoeng). Det er stor variasjon mellom skolene mht. eksamensoppgavenes vanskelighetsgrad, variasjon og hvordan de dekker det veiledende emneomfang. Selve eksamen varierer også betydelig mht. form ( f. eks. multippel choice) og hjelpemidler. På de fleste skolene er hjelpemidlene til eksamen begrenset til formelsamling og kalkulator, men mange tillater lærebok eller alle hjelpemidler. Det synes også som at en del skoler har tilpasset seg studentenes svakere forutsetninger i faget (Det er nærliggende å tro at det kan være økonomisk betinget). Samlet sett er det slik at de foreliggende karakterstikker i stor grad ikke gjelder samme fag eller samme eksamen. UHOLDBAR SITUASJON, BEHOV FOR TILTAK At det ikke foreligger en samordnet karakterbruk på landsbasis innebærer at vi har en uholdbar situasjon ettersom karakterene er grunnlaget i opptaks konkurransen til videre studier. Det har blitt foreslått alternative løsninger på dette problemet: enten opptaksprøver til masterstudier, eller felles eksamen på landsbasis i utvalgte fag. Dersom det siste alternativet skulle bli aktuelt vil metodefagene være klare kandidater og gjerne spesielt matematikk faget. Komiteen vil i første omgang gå inn for en del tiltak for å samordne disse metodefagene på landsbasis. Tiltakene omfatter forslag om felles fagstørrelse og innhold, at metodefagene skal være egne fag med egen skriftlig eksamen og at det skal være felles rammebetingelser ved eksamen. Komiteen har tro på at de foreslåtte tiltakene (s. 26) vil gi et vesentlig bidrag til samordning av karakterbruken. 13

Sammendrag...2 1. Mandat og bakgrunn for arbeidet.......6 1.1. Mandat. 6 1.2. Retningslinjer for karakterbruken. 6 1.3. Tidligere rapporter om karakterbruken innen økonomisk administrativt fagområde..6 2. Faglig bakgrunn..7 2.1. Rapport fra AD HOC gruppe...8 2.2. Rapport fra Norsk Matematikkråd (NMR)...8 3. Datagrunnlag/karakterstatistikk...9 4. Presentasjon og vurdering av innrapporterte karakter og fag data... 12 4.1. Matematikk.12 4.2. Statistikk.15 5. Karakterstatistikk sammenholdt med studentgruppenes kvalitet...20 6. Konklusjoner og forslag.24 7. Referanser..28 8. Vedlegg.. 29 8.1. Mandat....29 8.2. Retningslinjer for bruk av det nasjonale karaktersystemet.30 8.3. Utskrift av regresjonsanalyse..32 14

1. MANDAT OG BAKGRUNN FOR ARBEIDET 1.1 Mandat NRØA etablerte høsten 2007 syv fagkomiteer for forskjellige fagområder innen økonomiskadministrativ utdanning. Sentrale arbeidsoppgaver for komiteene har vært å følge opp (rapportere og vurdere) karakterbruken innen fagområdet og å bidra til harmonisering av fagområdet på landsbasis. Nærmere detaljer om dette ligger i mandatet for fagkomiteene, som er vedlagt denne rapporten (vedlegg 1). I første omgang er fagkomiteene bedt om å prioritere arbeidet med å utarbeide en karakterrapport. Fagkomiteene er i denne sammenheng bedt om å fungere som karakterpaneler. 1.2 Retningslinjer for karakterbruken Da det i 2003, som et ledd i kvalitetsreformen (og i sammenheng med Bologna prosessen) ble innført nytt karaktersystem (bokstavkarakterer fra A til F), oppsto det usikkerhet om hvorvidt felles nasjonale standarder for karakterbruken skulle komme ut av likevekt. Det såkalte rektorbrevet (fra de 4 universitetsrektorene, nov. 2003) uttrykt uro over situasjonen, og tok til orde for tiltak(referansepaneler) for å sikre ensartet bruk av karaktersystemet, spesielt i tilknytning til at karakterbruken på et nivå ble brukt som opptaks(konkurranse)grunnlag på neste nivå (spesielt fra bachelor til master). Kunnskapsdepartementet ga i brev av 10. mai 2004 retningslinjer for bruk av det nasjonale karaktersystemet. (Vedlegg 2). Universitets og Høgskolerådet (UHR) opprettet en rekke karakterpanel for å ha tilsyn med karakterbruken og få til en nasjonal koordinering og felles forståelse for karakterbruken. UHR utarbeidet retningslinjer for disse karakterpanelene. UHRs retningslinjer og en karakterrapport fra en arbeidsgruppe under UHR gir også viktige perspektiver og forståelse for rammene omkring dette arbeidet. (rapport og retningslinjer ligger på UHRs nettsider på www.uhr.no.) 1.2 Tidligere rapporter om karakterbruken innen økonomisk administrativt fagområde. Tidligere har arbeidsutvalget (AU) innen Nasjonalt Råd for Økonomisk Administrativ utdanning (NRØA) fungert som karakterpanel for dette fagområdet. Det foreligger to tidligere rapporter som ligger under NRØA på UHRs nettsider (www.uhr.no ). Disse rapportene (for 2004 og 2005) omfatter også metodefagene matematikk og statistikk og utgjør en viktig referanse for fagkomiteens arbeid. I arbeidet med å analysere karakterbruken er det svært viktig å kunne følge endringer i karakterbruken over tid. 2. FAGLIG BAKGRUNN 15

Det er av stor betydning for fagkomiteens arbeid med vurdering av karakterbruken å knytte karakterbruken til en tilstandsrapport og til utviklingstrekk innen metodefagene. Dette omfatter både faglig innhold og nivå i de aktuelle metodefagene (MEM1 og MES1) i studiet, nivå og emneomfang i eksamensoppgaver, samt utviklingstrekk i studentenes forkunnskaper fra videregående skole. 2.1 Rapport fra AD HOC gruppe En AD HOC gruppe utarbeidet i 2004 en vurdering av matematikkfagets plass og rolle i økonomiskadministrativ utdanning. Rapporten, som ligger under NRØA på UHRs nettsider gir viktig bakgrunnstoff for fagkomiteens arbeid. Fra sammendraget i AD HOC gruppens rapport tar vi med følgende utdrag: Tilbakemeldingene indikerer at en rekke institusjoner opplever at matematikken faller vanskelig for studentene, med tidvis høye strykeprosenter til eksamen. Dette temaet må også relateres til det allmenne kunnskapsnivået i matematikk ved overgangen mellom videregående skole(vgs) og høyere utdanning. Undersøkelser fra Norsk matematikkråd indikerer vesentlige brister innen grunnleggende matematikk for store grupper i utdanningssystemet. Dette avspeiles ved at en rekke studenter som starter på høgre utdanning ikke har kontroll over grunnskolens pensum i matematikk. Informasjon fra institusjonene viser store forskjeller i generelt opptaksgrunnlag og i matematikkbakgrunn for nye studenter ved de økonomisk administrative utdanningene. Enkelte høgskoler har en meget god søkning med strenge opptakskrav, mens andre høgskoler har lave søkertall med fri adgang for alle som tilfredstiller minimumskravene for opptak. Andelen av studentene som kun oppfyller minstekravet på ett år matematikk fra vgs varierer fra nær 0 til 85. Arbeidsgruppen har gjennomført en egen undersøkelse for å analysere sammenhenger mellom studentenes skolebakgrunn fra vgs og prestasjoner i det første studieåret. Elever med tre års matematikk fra vgs klarer seg, uavhengig av karakternivå, gjennomgående godt på høgskolen. Studenter med bare ett år matematikk og svake karakterer klarer seg gjennomgående svært dårlig i matematikk og bedriftsøkonomi. Det er en klar tendens til at studenter med svake forkunnskaper i matematikk fra vgs har svake resultater i matematikk og bedriftsøkonomi med delvis høye strykeprosenter. Informasjon fra høgskolene indikerer at det har utviklet seg merkbare forskjeller i hvordan metodekurset MEM1 implementeres ved høgskolene. Dette gjelder både omfang i form av studiepoeng og organisering i forhold til andre fag. De tilsendte eksamensoppgavene tyder også på at det har utviklet seg markerte forskjeller både i utvalget av de emner som vektlegges og i de emner som utelates fra kurset. Det er tilsynelatende variasjoner i hvordan den enkelte høgskole behandler emner knyttet til eksponential og logaritmefunksjoner, finansmatematikk, parameterdrøfting, 16

elastisiteter, optimering med bibetingelser og integralbegrepet. Eksamensoppgavene gir også indikasjoner på at de faglige kravene, som stilles til eksamen, varierer betydelig mellom høgskolene. Dataene kan tolkes slik at det er markerte kvalitative forskjeller mellom høgskolene i nivået på bacherlorutdanningene i økonomi og administrasjon. Dette temaet bør gi grunnlag for videre oppmerksomhet og eventuell oppfølging ved den enkelte høgskole og i NRØA. Flere av høgskolene har satt i gang tiltak for å gi studentene et undervisningsopplegg spesielt tilpasset de med svak matematikkbakgrunn fra vgs. Det er satt inn ekstra ressurser for å gi støtteundervisning før og etter undervisningsstart, hjelp til oppgaveregning, ekstra veileder/støttelærer/studentassistent, retting av individuelle oppgaver, databasert studiestøttesystem, mv. Det er vanskelig å ha klare oppfatninger av hvordan dette har slått ut i forhold til studentenes læringsutbytte. Arbeidsgruppen vil likevel understreke betydningen av at hver enkelt høgskole analyserer problemene ut fra sin konkrete situasjon og setter i verk tiltak for at ulike grupper av studenter kan finne seg best mulig til rette på det som er, og skal være, et krevende matematikkurs. Fagkomiteen vurderer det slik at vurderingene som kommer til uttrykk i utdraget ovenfor fra AD HOC gruppen gir et godt bilde av situasjonen også i dag, men de påpekte utviklingstrekk har blitt bekreftet/forsterket i de siste årene. Viktige elementer i AD HOC gruppens rapport blir trukket inn i rapporten lenger ute, spesielt i pkt. 5, s. 19. 2.2 Rapport fra Norsk Matematikkråd (NMR) Norsk matematikkråd gjennomfører ca. annenhvert år en undersøkelse av grunnleggende matematisk kunnskap for studenter som begynner på matematikkrevende studier i Norge og gir ut en rapport med resultater og vurderinger i av undersøkelsen. Rapporten gir dokumentasjon og innsikt knyttet til utviklingstrekk i studentenes forkunnskaper før de begynner på studiet. Hovedkonklusjonen i rapporten er at : vi har hatt en kontinuerlig tilbakegang i mestring av grunnleggende matematikk helt siden undersøkelsene startet i 1982. Dette er et viktig forhold å ha i minne i tilknytning til Departementets retningslinjer for karakterbruken (vedlegg2) der det bl. a. understrekes at: Kravene til bestått skal ikke gjøres avhengig av endringer i studentenes forutsetninger for å gjennomføre emnet. 3. DATAGRUNNLAG/KARAKTERSTATISTIKK Hensikten med å følge opp karakterbruken er å skaffe sikker kunnskap om hvorvidt karakterbruken er i samsvar med retningslinjene, og dersom slikt samsvar ikke foreligger trengs det sikker kunnskap for å treffe adekvate beslutninger om tiltak. 17

I helt spesielle tilfeller kan det være mulig bare på grunnlag av karakterfordelingen i et fag på en institusjon å si noe sikkert om hvorvidt karakterbruken er i strid med retningslinjene. (for å sette det på spissen: om f.eks. et kull på 100 studenter alle har fått A). I praksis er det slik at for å vurdere de karakterfordelingene vi står overfor er det en rekke forhold som må tas hensyn til. Men det er selvfølgelig helt sentralt at selve datagrunnlaget må være til å stole på. Det må ikke bare være feilfritt. Datagrunnlaget (karakterstatistikken) fra de forskjellige institusjonene må være sammenlignbart og gi uttrykk for en presis beskrivelse av eksamensutfallet. Forespørsel fra NRØA Fra NRØA er institusjonene forespurt om å rapportere eksamensresultatene ved siste ordinære eksamen i en del utvalgte fag (i bachelorstudiet i økonomi og administrasjon). Dette burde vært mer presist: For bedre å kunne sammenlikne resultatene fra de forskjellige institusjonene burde det vært presisert at studentgrunnlaget for rapporten skal være kullet/klassen. Det kunne også med fordel ha vært presisert hva statistikken skulle bestå i. Institusjonene bør rapportere rådata i form av antall på hver karakter fra A til F, helst også prosentvis fordeling av karakterene A til F, og gjennomsnitt og standardavvik. Ved neste datainnhenting bør dette være presisert. Feil og problemer i datagrunnlaget Det har vist seg at en rekke forhold kan ha betydning for kvaliteten i datagrunnlaget, forhold som kan medføre at karakterdata fra de forskjellige institusjonene ikke er tilstrekkelig sammenlignbare, eller at karakterdata er misvisende, eventuelt feil. Flere av forholdene som det her siktes til er i stor grad knyttet til stryk og problemene med dette øker i en del sammenhenger med økende strykeprosent. Dette er situasjonen for de grunnleggende metodefagene (i Bachelorstudiet i økonomi og administrasjon) matematikk (MEM1) og statistikk (MES1). (At problemene i særskilt grad rammer disse to metodefagene har sammenheng med at det her er spesielt mye stryk, noe som igjen har sammenheng med at det er disse fagene som bygger på konkrete forkunnskaper fra videregående skole, forkunnskaper som svikter mer og mer (synkende nivå i matematikk)). Noen spesielle forhold som lager problemer i datagrunnlaget: Det er svakheter knyttet til rapporteringsmetodene for eksamensdata. Rapportene som kan hentes fra de offentlige basene for studentdata (FS og DBH) har betydelige svakheter. Noen institusjoner rapporterer eksamensdata for kontinuasjonseksamen (ny prøve) eller eventuelt at datagrunnlaget omfatter i tillegg til de ordinære studentene i kullet også kontinuandene. På noen institusjoner kan taktisk stryk være et fenomen som innebærer at karakterstatistikken ikke blir helt sammenlignbar med andre. Det forekommer institusjoner som opererer med trekk under eksamen, noe som andre institusjoner normalt klassifiserer som stryk. Rapportering av eksamensstatistikk. 18

De fleste institusjonene benytter data(base)systemet Felles Studentsystem (FS), (et studieadministrativt system for universiteter og høgskoler i Norge) der karakterene fra eksamen blir lagt inn i en database sammen med en rekke andre student og fagdata. Karakterstatistikk fra en bestemt eksamen kan hentes fram ved å benytte en av alternative rapportgeneratorer for dette formålet. Problemet er at disse rapportene med karakterstatistikk fra FS undertrykker karakteren F. I rapporten FS582.001 (karakter statistikk) presenteres prosentvis karakterfordeling for de som har bestått. Karakterstatistikk fra FS er derfor lite tjenlig som verktøy i arbeidet med å vurdere karakterbruken. Bakgrunnen for denne merkelige og spesielle formen for karakterstatistikk er uklar. Saken er nå tatt opp med de ansvarlige for FS systemet (ved USIT) og ved neste programjustering legges det inn en parameter i FS582.001 slik at brukeren kan velge å inkludere karakteren F i presentasjon og beregninger. Bortsett fra denne (foreløpige) svakheten er FS systemet gunstig i forbindelse med karakterstatistikk, systemet har f.eks. muligheter for stor presisisjon i valg av studentkategori (populasjon). Problemet med undertrykking(ekskludering) av F vises best ved et par eksempler: Anta at 100 studenter ved skole 1 og 100 studenter ved skole 2 har vært oppe til samme eksamen. Ved skole 1 får alle karakteren A. Ved skole 2 får én student A og resten stryker. Prosentvis karakterfordeling rapportert ved FS582.001 ville være den samme for de to skolene! Vi kan gjøre eksemplet litt mindre ekstremt: Anta på skole nr 1: 10 får A, 20 får B, 30 får C, 30 får D, 10 får E, ingen stryker. Og på skole nr. 2: 1 får A, 2 får B, 3 får C, 3 får D, 1 får E og 90 stryker. Igjen vil den prosentvise karakterfordelingen være lik for de to skolene og gi det feilaktige inntrykk at studentgruppene er like gode, evt. at karakterskalaen brukes på samme måte. Det er også mulig å hente karakterstatistikk fra databasen DBH (Database for statistikk om høyere utdanning). Her er det ikke tilsvarende utelatelse av stryk, prosentvis karakterfordeling inkluderer hele karakterskalaen og alle som har møtt til eksamen. Men i forhold til rapportering fra FS har DBH en svakhet ved begrensete muligheter til å innsnevre studentgrunnlaget til kull/klasse. Det innebærer en stor fordel å kunne basere rapportering av eksamensstatistikk på en standardrapport i en av databasene FS eller DBH. Begge har i dag svakheter, men karakterstatistikk fra FS (FS582.001) gir i hvert fall grunnlag for videre bearbeiding slik at karakterfordelingen kan gis en hensiktsmessig form. Men all slik videre bearbeiding innebærer fare for at det oppstår feil. Det samme er tilfellet om institusjonene skal rapportere på grunnlag av manuell bearbeiding av data i stedet for å la FS gjøre jobben. Problemer knyttet til kontinuasjonseksamen og kontinuander. Som tidligere påpekt er det relativt mye stryk i metodefagene MEM1 og MES1. Dette innebærer at mange studenter må ta eksamen på nytt for å klare å bestå, gjerne flere ganger. Disse nye forsøkene kan være på en kontinuasjonseksamen(utsatt prøve) eller ved påfølgende ny(e) ordinære eksamen(er). Det forekommer at innrapportert eksamensstatistikk gjelder en slik kontinuasjonseksamen. Det vil oftest være lett å oppdage dette (f.eks. ekstraordinært lavt antall eller 19

en ekstrem karakterfordeling). Som regel er det slik at gruppen(populasjonen) av kontinuander er faglig svakere (til dels betydelig) enn det ordinære studentkullet. Det bør være innlysende at karakterstatistikk fra en kontinuasjonseksamen ikke er representativt for karakterfordelingen ved faget/skolen, forespørselen til skolene gjelder derfor ordinær eksamen. Men også ved ordinær eksamen kan det være betydelig innslag av kontinuander. Delvis har dette sin bakgrunn i at studenter som har strøket gjerne vil følge deler av undervisningen på nytt. Det kan variere hvordan skolene registrerer og rapporterer eksamensresultatene i en slik sammenheng. Med tanke på at karakterdata fra skolene skal sammenliknes og analyseres vil det (som nevnt ovenfor) være viktig at data er sammenlignbare. Derfor bør innrapporterte karakterdata gjelde kullet/klassen ikke faget (i betydningen alle som har vært oppe til eksamen i faget). Det er (erfaringsmessig) ikke uvanlig at en strykeprosent på f.eks. 25 kan bli redusert til 20 dersom kontinuandene ikke inkluderes i rapporteringen. Taktisk stryk Noen skoler har eksamensreglement som er slik at kun studenter som har deltatt på og strøket på ordinær eksamen får lov til å være med på kontinuasjonseksamen. Erfaringsmessig er det slik at ikke alle studenter er klar til (ordinær) eksamen. De har gjerne ikke fått jobbet tilstrekkelig med (alle) fagene og trenger mer tid, f.eks. ferien for å bli klar til eksamen. Det ville gjerne passet mye bedre å gå opp til kontinuasjonseksamen (f.eks). i august. På noen skoler må de da passe på å delta og å stryke på ordinær eksamen. Disse leverer gjerne en blank eller så godt som blank besvarelse. Dette kalles taktisk stryk. Et eksempel for å belyse saken: Studentgruppene ved HiB og HiST er forholdsvis likeverdige i kvalitet målt i inntakskonkurranse-poeng. Ved eksamen vår 08 i statistikk var det ved HiST 238 kandidater til eksamen. Til sammen 48av disse strøk. Ca. halvparten av besvarelsene som fikk stryk var helt eller så godt som blanke. Ved tilsvarende eksamen på HiB var ca. 160 studenter oppe til eksamen. Ca. 18 strøk, ingen av stryk-besvarelsene var blanke. Tilsvarende tall ved denne eksamen ved HiST og HiB er registrert gjennom flere år. Det virker som om dette har en opplagt forklaring i taktisk stryk. (I dette tilfellet kan også andre forhold ha betydning. Ved HiB stilles krav om godkjente innleveringer( forprøver) for å kunne gå opp til eksamen, dette er ikke noe krav ved tilsvarende eksamen ved Hist). I analyse av karakterdata vil innslag av taktisk stryk selvfølgelig lage problemer. Det forekommer på noen skoler, ikke på andre (det er ikke undersøkt nærmere hvor utbredt dette er). Dette gjør at karakterdata ikke blir sammenlignbare. Det er heller ikke så enkelt at man kan eliminere de taktiske strykene fra populasjonen. Det vil gjerne være et betydelig antall tvilstilfeller, dessuten kan man gjerne problematisere grunnlaget for taktisk stryk: er faget (evt. hele studiet) for krevende, slik at studentene ikke makter belastningen og må ta ferien til hjelp. For å unngå analyseproblemer knyttet til taktisk stryk hadde det vært ønskelig med ensartete eksamensreglement i denne sammenheng. Trekk under eksamen 20

Av innsendt karakterstatistikk er det også registrert et annet fenomen som kan ha stor betydning for antall strykere og dermed for hele karakterfordelingen. Det siktes her til at noen skoler aksepterer trekk under eksamen uten at det blir registrert som stryk, (i motsetning til praksis på de fleste skoler). Dette innebærer at en student kan møte til eksamen og se på oppgaven, om den passer (med de deler av pensum studenten har lest). Om oppgaven ikke passer kan man trekke seg uten å få stryk eller å få registrert et forsøk. Det er uklart hvor utbredt en slik ordning er. Andre forhold Også en del andre forhold kan ha betydning for analysen av karakterdata. Spesielt er det grunn for å påpeke den usikkerhet som er tilstede dersom vi skal trekke konklusjoner bare på grunnlag av én enkelt eksamen (ett år) i et fag på en institusjon, i motsetning til å kunne vurdere karakterbruken over flere år. 21

4. PRESENTASJON OG VURDERING AV INNSENDT KARAKTER OG FAG DATA 4.1 Matematikk På neste side er vist en fullstendig oversikt i tabellform over karakterfordelingen i matematikkfaget. I hovedsak gjelder oversikten faget som i NRØA planen har betegnelsen MEM1. I tabellen er også anført fagbetegnelser og fagstørrelse (antall studiepoeng). Det framgår også av tabellen at faget ved noen institusjoner er slått sammen med andre fag. Tabellen viser at i dette faget er det stor spredning i karakterene, både mellom institusjonene og innen den enkelte institusjonen. (Det er forholdsvis stor spredning i sentralverdiene fra institusjon til institusjon, men liten variasjon i spredningsmålet, standardavviket). Prosentandel med karakter A varierer fra 2 til 24 (tabellen angir gjennomsnittsandel A til 11) og prosentandel med stryk varierer fra 10 til 43 (gjennomsnitt 21). Gjennomsnittskarakteren på landsbasis er 2.34, altså en god D. (A=5, B=4,..) Det er rimelig å anta at det i dette faget er større spredning enn i (de fleste?) andre. I mye større grad enn de andre fagene i studiet har forkunnskapene fra videregående skole vesentlig innflytelse på karakteren i faget. (Det kommenteres flere steder i rapporten og spesielt i neste punkt at disse forkunnskapene har betydelig variasjon). En rekke andre forhold antas også å ha stor betydning for karaktervariasjonene: Det vil være varierende oppfatning av bruk av karakterskalaen. Fagmiljø/faglærer vil i varierende grad opprettholde faglige krav. På enkelte skoler med svake studenter kan det tenkes å være press fra ledelsen om å redusere strykeprosenten. Det er en god del variasjon i hvilken utstrekning institusjonene dekker hele emneomfanget i fagbeskrivelsen for MEM1. Det vil være stor spredning i læringsmiljøet: f.eks. flinke, erfarne og samvittighetsfulle lærere som oppnår gode resultater. I andre enden av skalaen kan det være mindre flinke lærere, uerfarne, situasjoner med mye fravær, vikarer og evt. konflikter med studentene. Det kan være en god del variasjon i oppbygging av eksamenssettet. Noen lærere kan være bevisst på at oppgavene skal være skillende, at det er tilstrekkelig med vanskeligheter og utfordringer for dem som skal gjøre seg fortjent til en A. Tilsvarende kan lærere i varierende grad være bevisst på at oppgavesettet på den ene siden skal stille krav til å oppnå en ståkarakter og på den annen side gi studentene sjanse til å vise hva de kan. Det hender at et eksamenssett viser seg å være betydelig lettere eller vanskeligere enn faglærer har tenkt seg. Det registreres også forskjeller i eksamensordning og i omfang av tillatte hjelpemidler, noe som kan gi utslag på karakterfordelingen. Det er også en god del variasjon fra år til år 22

Karakterstatistikk matematikk 2008 Karakterdata oversendt til fagkomite jan. 08, innsendt høst 07, gjelder i hovedsak eksamen høst 06 (om ikke annet er angitt) Lærested Emnenavn, studiepoeng i parentes Karakter a Karakter b Karakter c Karakter d Karakter e Karakter f Total ant. ant. ant. ant. ant. ant. ant. gj.snitt std.avv UiA MA-115-1 Anvendelse av matematikk i økonomi (7,5) 7 4 21 12 48 27 33 19 27 15 39 22 175 100 2,03 1,47 HiB (Bergen) ØMO001 Matematikk I (7,5) 9 7 12 10 23 19 36 30 21 17 21 17 122 100 2,09 1,45 HHB (Bodø) ME105E Matematikk (5) 8 6 15 11 33 23 20 14 24 17 41 29 141 100 1,87 1,58 HiBu (Kongsberg) RBMA1301 Matematikk 6sp 3 4 11 16 15 22 4 6 17 25 19 28 69 100 1,87 1,62 HiBu(Hønefoss) grunnl. matematikk ADM101 6sp 2 5 10 25 6 15 5 13 10 25 7 18 40 100 2,20 1,60 HiF (Finnmark) Ø05_03 Grunnleggende matematikk (?) 3 13 2 8 3 13 3 13 2 8 11 46 24 100 1,67 1,88 HiH (Harstad Grunnleggende matematikk (?) 6 14 11 26 5 12 4 10 8 19 8 19 42 100 2,50 1,80 HiHm (Rena) Grunnleggende matematikk 3MA122 (7?) 5 10 6 12 5 10 8 16 4 8 21 43 49 100 1,71 1,81 HiL (Lillehammer Matematikk (?) 16 24 10 15 9 13 10 15 11 16 11 16 67 100 2,66 1,82 HiM (Molde), vår07 MAT100 Innføring i matematikk (?) 11 12 21 23 26 29 12 13 10 11 11 12 91 100 2,76 1,53 HiN (Narvik) Grunnleggende matematikk (?) 5 21 5 21 8 33 2 8 1 4 3 13 24 100 3,08 1,59 HiNT (Nord-Trøndelag) Karakterdata mangler Matematikk (5) HiO (Oslo) NMA04H Matematikk (5) 26 14 46 24 47 25 20 11 14 7 37 19 190 100 2,68 1,69 HiSF (Sogn og Fjordane) MA6-100 Matematikk (?) 8 13 6 10 13 22 7 12 10 17 16 27 60 100 2,12 1,76 HSH (Stord/Haugesund) ØKB1020 Matematikk (7,5) 16 16 14 14 10 10 26 25 14 14 22 22 102 100 2,27 1,74 HiST (Sør-Trøndelag) MET1001 Matematikk (7.5) 27 10 51 19 61 23 38 14 37 14 54 20 268 100 2,37 1,65 HiT(Telemark, Bø) Matematikk (10?) BØ 13 8 15 9 22 14 33 20 26 16 52 32 161 100 1,76 1,63 HiT(Telemark, Porsgrunn) Matematikk (10?) Porsgr. 2 5 4 11 9 24 6 16 8 21 9 24 38 100 1,92 1,53 HiTø (Tromsø) ØS110 Grunnleggende matematikk (10) 11 17 10 16 15 23 10 16 9 14 9 14 64 100 2,64 1,66 HiVe (Vestfold) MAT06 Grunnleggende matematikk (?) 5 11 13 28 8 17 10 21 6 13 5 11 47 100 2,70 1,53 HiØ (Østfold) (matematikk og statistikk sammen)vår07 SFB10703 Grunnleggende matematikk og statistikk (10) 13 12 19 18 16 15 13 12 17 16 27 26 105 100 2,21 1,78 HiÅ(Ålesund) Matematikk for økonomifag (6?) 4 13 0 0 2 6 6 19 7 22 13 41 32 100 1,41 1,66 NHH MET020 Matematikk for økonomer (7) 63 15 117 27 125 29 51 12 28 7 45 10 429 100 3,00 1,48 NTNU SØK1001 Innføring i matematikk for økonmer (7,5) 14 9 27 18 17 11 19 13 22 15 52 34 151 100 1,91 1,79 UiTø (Matematikk og mikroøkonomi sammen) SOK-1001 Mikroøkonomi og matematikk (12 + 8 = 20) 4 6 8 11 17 24 16 23 9 13 17 24 71 100 2,03 1,52 UMB (Ås) MATH100 Brukerkurs i matematikk (10) 6 15 8 20 9 22 6 15 5 12 7 17 41 100 2,59 1,69 UiS (Stavanger) BØK135 Matematisk analyse (10) 1 2 12 25 12 25 8 17 5 10 10 21 48 100 2,29 1,53 BI MET26104 Matematikk 292 18 225 14 240 15 185 12 205 13 451 28 1598 100 2,29 1,88 288 11 474 18 564 21 406 15 352 13 567 21 2651 100 2,34 1,67. 23

Det må også påpekes (fra s. 10 og 11) at det er en del usikkerhet knyttet til tallmaterialet og at alle verdier ikke er fullt ut sammenlignbare. Dette gjelder f.eks. at strykeprosenten i noen sammenhenger kan ha betydelig innslag av taktisk stryk. Av konkrete forhold i tabellen kan vi f.eks. peke på at på landsbasis får totalt 29 av studentene karakter A eller B. En del skoler med lukket studium og høye poengkrav (flinke studenter) ligger betydelig lavere enn 29 (UiA 16, HiB 17) og noen skoler med åpent studium og mye svakere studentgrunnlag ligger betydelig høyere. (HiN 42, HiM 35,HiL 39). Tilsvarende utslag finner vi i den andre enden av skalaen, når det gjelder strykeprosenten. Det må antas at sammenlikning fra år til år eller fra den ene undersøkelsen til den neste vil gi vesentlig informasjon om karakterbruken. Tabellen nedenfor viser prosentvis karakter fordeling på nasjonal basis sammenholdt med verdiene fra forrige undersøkelse: http://www.uhr.no/documents/rapportkaraktererbachelorutdanningene040106.doc År\karakter A B C D E F 2005/06 11 17 20 15 16 22 2006/07 11 18 21 15 13 21 (NB!: Forrige undersøkelse, rapport fra oktober 2006 har karakterdata fra kalenderår 2005, årets undersøkelse har karakterdata i matematikk i hovedsak fra høst 06). Tabellen viser en påfallende stabilitet fra det ene året til det neste. Dette står egentlig i skarp kontrast til det vi observerer ved tilsvarende sammenlikning på institusjonsnivå, der vi finner en betydelig variasjon. Her er datagrunnlaget fra forrige rapport litt for begrenset men forholdet kan belyses ved følgende tabell med utvalgte institusjoner: Institusjon HiHm HHB HiF HiB UiS UiTø Samlet for A og B i 2005/06 0 8 9 26 41 33 Samlet for A og B i 2006/07 22 17 21 17 27 17 24

Eksamensoppgavene har også vært vurdert. Vanskelighetsnivået på eksamensoppgavene må i stor grad forstås på bakgrunn av undervisningen, (Om f.eks. undervisningen har vektlagt spesielle emner, som det er terpet mye på, på bekostning av andre deler av pensum.) Men om eksamenssettet mangler mye av de vanskeligste elementene i pensum vil det være en indikasjon på nivået. Spesielt er det grunn til å understreke at det er vanskelig å sammenlikne nivået på eksamensoppgavene når det er så store forskjeller i hjelpemidlene til eksamen. Noen tillater alle hjelpemidler, noen tillater lærebok, andre begrenser det til et mindre utvalg formler. Komiteen vil for øvrig vise til rapporten fra AD HOC utvalget og beskrivelsen av eksamensoppgavene der. Komiteen oppfatter det slik at beskrivelsen der er forholdsvis dekkende også i dag, men forskjellene er blitt enda større. Eksamensoppgavene må også vurderes ut fra størrelsen på faget. Fagstørrelsen varierer mellom 5 og 10 studiepoeng. 7 av skolene har 5 studiepoeng. De fleste av de større skolene (med god søkning) har lagt seg på 7,5 studiepoeng. At fagstørrelsen varierer (og dermed studentenes arbeidsomfang med faget) bidrar til at det blir vanskeligere å sammenlikne kararakterbruken mellom skolene. Det er også slik at skolene med bare 5 sp matematikk ikke får med alle emnene i NRØA planen. På noen skoler går faget over 2 semestre. Dette gir nok fordeler med tanke på modning i matematikkfaget, men må antas å gå utover nivået i andre fag som er avhengig av å matematikkunnskapene på plass. Det er for eksempel vanlig at statistikk og mikroøkonomi er plassert i 2. semester og disse fagene bør baseres på at grunnlaget i matematikk er plass. 4.2 Statistikk På side 16 følger en tabell over karakterfordelingen i statistikkfaget MES1. Også i denne sammenheng (som for matematikkfaget) er det en del skoler som avviker fra faget i NRØA planen, både mht. fagstørrelse og innhold og sammenslåing med andre fag. Tabellen viser at det i dette faget også er stor spredning i karakterene, både mellom institusjonene og innen den enkelte institusjonen. Spredningen er faktisk større enn i matematikk. Prosentandel med karakter A varierer fra 0 til 19 (tabellen angir gjennomsnittsandel A til 9) og prosentandel med stryk varierer fra 0 til 60 (gjennomsnitt 19). Det er grunn for å anta at de samme forklaringer (som for matematikk, se s. 14) ligger til grunn for spredningen også i dette tilfellet. Gjennomsnittskarakter på landsbasis er 2.27 (En god D, omtrent som i matematikk). Det må bemerkes at vi i tabellen har noen ekstreme verdier. Det er vel ikke grunn for å tillegge disse for stor betydning. Forklaringen antas å være tilfeldigheter knyttet til skifte av lærer, sykdom, konflikter eller lignende. (Disse ekstreme tabellverdiene har betydelig avvik fra 2005 verdiene, som er mer normale). På landsbasis får totalt 26 av studentene A eller B. Noen skoler med lukket studium og høye poengkrav (flinke studenter) ligger betydelig lavere enn 26 (HiST 9, HiA 19) og noen skoler med åpent studium og mye svakere studentgrunnlag ligger betydelig høyere. (HiN 50, HiÅ 33,HiBu(Kongsberg) på 33). For strykeprosentene (på landsbasis 19) finner vi HiST med 30, HiN med 4, HiBu(Kongsberg) 4 og UiT 0. 25

Tabellen nedenfor viser prosentvis karakterfordeling på nasjonal basis sammenholdt med verdiene fra forrige undersøkelse: http://www.uhr.no/documents/rapportkaraktererbachelorutdanningene040106.doc År\karakter A B C D E F 2005/06 13 21 24 16 13 14 2006/06 9 17 20 19 16 19 (NB!: Forrige undersøkelse, rapport fra oktober 2006 har karakterdata fra kalenderår 2005, årets undersøkelse har karakterdata i statistikk i hovedsak fra vår 07). Mens det i tilsvarende tabell for matematikkfaget var en påfallende stabilitet fra det ene året til det neste, står vi her overfor en markant endring. Det er her snakk om en klar forskyvning mot dårligere karakterer. (gjennomsnittet på landsbasis går fra 2.66 til 2.27) Det er også betydelig variasjon (endringer) innen de enkelte institusjonene. Her er også datagrunnlaget fra forrige rapport litt for begrenset men forholdet kan belyses ved følgende tabell med noen utvalgte institusjoner: Institusjon HiHm HHB HiO HiB UiS UiTø Samlet for A og B i 2005/06 22 36 39 37 46 36 Samlet for A og B i 2006/07 36 17 47 27 41 23 26

Karakterstatistikk for STATISTIKK 2008 Karakterdata oversendt til fagkomite jan. 08, innsendt høst 07, gjelder i hovedsak eksamen vår 07 (om ikke annet er angitt) Karakter a Karakter b Karakter c Karakter d Karakter e Karakter f Institusjon Emnenavn, studiepoeng i parentes ant. ant. ant. ant. ant. ant. ant. gj.sn. std.avv. Total HiA (Agder) MA116-1 Statistikk med anvendelse i økonomi (?) 9 6 21 13 44 27 42 26 21 13 25 15 162 2,26 1,41 HiB(Bergen) ØMO003 Statistikk I (7,5) 9 8 22 19 29 25 21 18 14 12 19 17 114 2,42 1,54 HHB (Bodø) ME106E Statistikk (5) 7 6 13 11 26 22 30 25 19 16 23 19 118 2,07 1,47 HiBu (Kongsberg) RBST2310 Statistikk (6) 9 19 7 6 13 9 19 15 31 2 4 48 2,58 1,61 HiBu (Hønefoss) Grunnleggende ststistikkadm103 5 11 8 15 12 26 6 13 12 26 4 9 47 2,49 1,52 HiH (Harstad) (Mat.og stat.sammen) Se matematikk HiHm (Hedmark) Grunnleggende statistikk 3MA525(5?) RENA 6 18 6 18 7 21 9 26 4 12 2 6 34 2,85 1,48 HiL (Lillehammer) Statistikk og samfunnsvitenskapelig metode (?) 5 9 11 19 8 14 13 23 13 23 7 12 57 2,32 1,54 HiM (Molde) MAT110 Statistikk I (?) 9 8 22 20 17 16 20 18 6 6 35 32 109 2,11 1,75 HiN (Narvik) Statistikk (?) 3 12 10 38 9 35 3 12 0 0 1 4 26 3,38 1,10 HiNT (Nord-Trøndelag) Mangler Statistikk HiO (Oslo) NSTA04V Statistikk (5) 28 17 50 30 51 30 21 12 7 4 12 7 169 3,21 1,36 HiSF (Sogn og Fjordane) ME6-200 Statistikk (6) 5 7 16 24 13 19 14 21 12 18 8 12 68 2,47 1,50 HSH (Stord/Haugesund) ØKB1021 Grunnleggende statistikk (5) 0 0 2 3 4 5 3 4 23 29 48 60 80 0,61 0,96 HiST(Sør-Trøndelag) MET1002 Statistikk - grunnkurs (7.5) 7 3 13 6 32 14 42 19 62 28 66 30 222 1,48 1,37 HiT (Bø) Statistikk I (5?) Bø 12 14 8 10 13 16 12 14 18 22 20 24 83 2,08 1,75 HiT(Porsgrunn) Statistikk I (5?)Porsgr. 4 16 3 12 1 4 7 28 6 24 4 16 25 2,20 1,71 HiTø (Tromsø) Mangler Samfunnsvitenskapelig metode og statistikk (10) HiVe (Vestfold) MES06 Statistikk (?) 3 7 7 16 12 27 10 23 8 18 4 9 44 2,43 1,39 HiØ (Østfold) Mangler Se matematikk HiÅ (Ålesund) A369? Statistikk (6sp) 3 10 7 23 6 19 8 26 1 3 6 19 31 2,52 1,61 NHH Mangler Statistikk for økonomer (7) NTNU Mangler Statistikk Uit (TROMSØ) statistikk (10sp) 0 0 7 23 13 43 7 23 3 10 0 0 30 2,80 0,92 UMB (Ås) STAT100 Statistikk (10) 5 11 4 9 4 9 10 23 11 25 10 23 44 1,91 1,64 UiS (Stavanger) Statistikk, BØK145 28 17 44 26 28 17 25 15 22 13 22 13 169 2,79 1,65 BI MET80061 Statistikk (?) 153 5 568 19 980 33 562 19 307 10 436 15 3006 2,46 1,42 På landsbasis 157 9 281 17 335 20 312 19 277 16 318 19 1680 2,27 1,60 27