Přidat komentář

OECD - Výsledky pro země a ekonomiky

Článek je strojově přeložený danny dne Pá, 12/15/2023 - 08:11.

Clanek pochazi z PISA

 

Příloha B1 Výsledky pro země a ekonomiky

Stolní I.B1.2.1. Průměrné skóre a rozdíly ve výkonnosti v matematice [1/2]
Table I.B1.2.1. Mean score and variation in mathematics performance [1/2]

* Při výkladu odhadů je třeba opatrnosti, protože nebyly splněny jedno nebo více norem pro odběr vzorků PISA (viz Reader's Guide, přílohy A2 a A4).

Poznámka: Hodnoty, které jsou statisticky významné, jsou tučně uvedeny (viz příloha A3).
Stolní I.B1.2.1. Průměrné skóre a rozdíly ve výkonnosti matematiky [2/2]
Table I.B1.2.1. Mean score and variation in mathematics performance [2/2]

* Při výkladu odhadů je třeba opatrnosti, protože nebyly splněny jedno nebo více norem pro odběr vzorků PISA (viz Reader's Guide, přílohy A2 a A4).

Poznámka: Hodnoty, které jsou statisticky významné, jsou tučně uvedeny (viz příloha A3).
Tabulka I.B1.2. Průměrné skóre a variace ve čtení [1/2]
Table I.B1.2.2. Mean score and variation in reading performance [1/2]

* Při výkladu odhadů je třeba opatrnosti, protože nebyly splněny jedno nebo více norem pro odběr vzorků PISA (viz Reader's Guide, přílohy A2 a A4).

** Je třeba opatrnosti při srovnání odhadů na základě PISA 2022 s ostatními zeměmi/ekonomiemi jako silným vazbou na mezinárodní stupnici čtení PISA, které by nebylo možné stanovit (viz Reader's Guide a Annex A4).

Poznámka: Hodnoty, které jsou statisticky významné, jsou tučně uvedeny (viz příloha A3).
Tabulka I.B1.2. Průměrné skóre a variace ve čtení [2/2]
Table I.B1.2.2. Mean score and variation in reading performance [2/2]

* Při výkladu odhadů je třeba opatrnosti, protože nebyly splněny jedno nebo více norem pro odběr vzorků PISA (viz Reader's Guide, přílohy A2 a A4).

** Je třeba opatrnosti při srovnání odhadů na základě PISA 2022 s ostatními zeměmi/ekonomiemi jako silným vazbou na mezinárodní stupnici čtení PISA, které by nebylo možné stanovit (viz Reader's Guide a Annex A4).

Poznámka: Hodnoty, které jsou statisticky významné, jsou tučně uvedeny (viz příloha A3).
Tabulka I.B1.2.3. Průměrné skóre a variace ve vědecké výkonnosti [1/2]
Table I.B1.2.3. Mean score and variation in science performance [1/2]

* Při výkladu odhadů je třeba opatrnosti, protože nebyly splněny jedno nebo více norem pro odběr vzorků PISA (viz Reader's Guide, přílohy A2 a A4).

Poznámka: Hodnoty, které jsou statisticky významné, jsou tučně uvedeny (viz příloha A3).
Tabulka I.B1.2.3. Průměrné skóre a variace ve vědecké výkonnosti [2/2]
Table I.B1.2.3. Mean score and variation in science performance [2/2]

* Při výkladu odhadů je třeba opatrnosti, protože nebyly splněny jedno nebo více norem pro odběr vzorků PISA (viz Reader's Guide, přílohy A2 a A4).

Poznámka: Hodnoty, které jsou statisticky významné, jsou tučně uvedeny (viz příloha A3).
 
Stolní I.B1.3.1. Procento studentů na každé úrovni odborné znalosti v matematice [1/2].
Table I.B1.3.1. Percentage of students at each proficiency level in mathematics [1/2]

* Při výkladu odhadů je třeba opatrnosti, protože nebyly splněny jedno nebo více norem pro odběr vzorků PISA (viz Reader's Guide, přílohy A2 a A4).
Stolní I.B1.3.1. Procento studentů na každé úrovni odborné způsobilosti v matematice [2/2]
Table I.B1.3.1. Percentage of students at each proficiency level in mathematics [2/2]

* Při výkladu odhadů je třeba opatrnosti, protože nebyly splněny jedno nebo více norem pro odběr vzorků PISA (viz Reader's Guide, přílohy A2 a A4).
Tabulka I.B1.3.2. Procento studentů na úrovni odborné způsobilosti ve čtení [1/2]
Table I.B1.3.2. Percentage of students at each proficiency level in reading [1/2]

* Při výkladu odhadů je třeba opatrnosti, protože nebyly splněny jedno nebo více norem pro odběr vzorků PISA (viz Reader's Guide, přílohy A2 a A4).

** Je třeba opatrnosti při srovnání odhadů na základě PISA 2022 s ostatními zeměmi/ekonomiemi jako silným vazbou na mezinárodní stupnici čtení PISA, které by nebylo možné stanovit (viz Reader's Guide a Annex A4).
Tabulka I.B1.3.2. Procento studentů na každé úrovni odborné znalosti ve čtení [2/2]
Table I.B1.3.2. Percentage of students at each proficiency level in reading [2/2]

* Při výkladu odhadů je třeba opatrnosti, protože nebyly splněny jedno nebo více norem pro odběr vzorků PISA (viz Reader's Guide, přílohy A2 a A4).

** Je třeba opatrnosti při srovnání odhadů na základě PISA 2022 s ostatními zeměmi/ekonomiemi jako silným vazbou na mezinárodní stupnici čtení PISA, které by nebylo možné stanovit (viz Reader's Guide a Annex A4).
Tabulka I.B1.3. Procento studentů na každé úrovni odborné způsobilosti ve vědě [1/2]
Table I.B1.3.3. Percentage of students at each proficiency level in science [1/2]

* Při výkladu odhadů je třeba opatrnosti, protože nebyly splněny jedno nebo více norem pro odběr vzorků PISA (viz Reader's Guide, přílohy A2 a A4).
Tabulka I.B1.3. Procento studentů na úrovni odborné znalosti ve vědě [2/2]
Table I.B1.3.3. Percentage of students at each proficiency level in science [2/2]

* Při výkladu odhadů je třeba opatrnosti, protože nebyly splněny jedno nebo více norem pro odběr vzorků PISA (viz Reader's Guide, přílohy A2 a A4).
Stolní I.B1.4.2. Socioekonomický status studentů[1/2]
Table I.B1.4.2. Students' socio-economic status [1/2]

* Při výkladu odhadů je třeba opatrnosti, protože nebyly splněny jedno nebo více norem pro odběr vzorků z PISA (viz Reader's Guide, přílohy A2 a A4).Poznámka: Hodnoty, které jsou statisticky významné, jsou označeny tučně (viz příloha A3).
Stolní I.B1.4.2. Socioekonomický status studentů [2/2]
Table I.B1.4.2. Students' socio-economic status [2/2]

* Při výkladu odhadů je třeba opatrnosti, protože nebyly splněny jedno nebo více norem pro odběr vzorků PISA (viz Reader's Guide, přílohy A2 a A4).

Poznámka: Hodnoty, které jsou statisticky významné, jsou tučně uvedeny (viz příloha A3).
Tabulka I.B1.4.3. Socioekonomický status a výkonnost v oblasti matematiky[1/2]
Table I.B1.4.3. Socio-economic status and mathematics performance [1/2]

1. 1. ESCS se vztahuje na index PISA ekonomického, sociálního a kulturního statusu.

2. Odolní studenti v matematice jsou znevýhodnění studenti, kteří se podílel na nejvyšší úrovni výkonnosti v matematice mezi studenty ve své vlastní zemi.

* Při výkladu odhadů je třeba opatrnosti, protože nebyly splněny jedno nebo více norem pro odběr vzorků PISA (viz Reader's Guide, přílohy A2 a A4).

Poznámka: Hodnoty, které jsou statisticky významné, jsou tučně uvedeny (viz příloha A3).
Tabulka I.B1.4.3. Socioekonomický stav a matematika [2/2]
Table I.B1.4.3. Socio-economic status and mathematics performance [2/2]

1. 1. ESCS se vztahuje na index PISA ekonomického, sociálního a kulturního statusu.

2. Odolní studenti v matematice jsou znevýhodnění studenti, kteří se podílel na nejvyšší čtvrtině výkonnosti v matematice mezi studenty ve své vlastní zemi.

* Při výkladu odhadů je třeba opatrnosti, protože nebyly splněny jedno nebo více norem pro odběr vzorků PISA (viz Reader's Guide, přílohy A2 a A4).

Poznámka: Hodnoty, které jsou statisticky významné, jsou tuny (viz příloha A3).
Stůl I.B1.4.17. Matematika výkonnost podle pohlaví [1/6]
Table I.B1.4.17. Mathematics performance, by gender [1/6]

* Při výkladu odhadů je třeba opatrnosti, protože nebyly splněny jedno nebo více norem pro odběr vzorků PISA (viz Reader's Guide, přílohy A2 a A4).

Poznámka: Hodnoty, které jsou statisticky významné, jsou tuny (viz příloha A3).
Stůl I.B1.4.17. Výkon matematiky podle pohlaví [2/6]
Table I.B1.4.17. Mathematics performance, by gender [2/6]

* Při výkladu odhadů je třeba opatrnosti, protože nebyly splněny jedno nebo více norem pro odběr vzorků PISA (viz Reader's Guide, přílohy A2 a A4).

Poznámka: Hodnoty, které jsou statisticky významné, jsou tuny (viz příloha A3).
Stůl I.B1.4.17. Matematika výkonnost podle pohlaví [3/6]
Table I.B1.4.17. Mathematics performance, by gender [3/6]

* Při výkladu odhadů je třeba opatrnosti, protože nebyly splněny jedno nebo více norem pro odběr vzorků PISA (viz Reader's Guide, přílohy A2 a A4).

Poznámka: Hodnoty, které jsou statisticky významné, jsou tuny (viz příloha A3).
Stůl I.B1.4.17. Matematika výkonnost podle pohlaví [4/6]
Table I.B1.4.17. Mathematics performance, by gender [4/6]

* Při výkladu odhadů je třeba opatrnosti, protože nebyly splněny jedno nebo více norem pro odběr vzorků PISA (viz Reader's Guide, přílohy A2 a A4).

Poznámka: Hodnoty, které jsou statisticky významné, jsou tuny (viz příloha A3).
Stůl I.B1.4.17. Matematika výkonnost podle pohlaví [5/6]
Table I.B1.4.17. Mathematics performance, by gender [5/6]

* Při výkladu odhadů je třeba opatrnosti, protože nebyly splněny jedno nebo více norem pro odběr vzorků PISA (viz Reader's Guide, přílohy A2 a A4).

Poznámka: Hodnoty, které jsou statisticky významné, jsou tuny (viz příloha A3).
Stůl I.B1.4.17. Matematika výkonnost podle pohlaví [6/6]
Table I.B1.4.17. Mathematics performance, by gender [6/6]

* Při výkladu odhadů je třeba opatrnosti, protože nebyly splněny jedno nebo více norem pro odběr vzorků PISA (viz Reader's Guide, přílohy A2 a A4).

Poznámka: Hodnoty, které jsou statisticky významné, jsou tuny (viz příloha A3).
Tabulka I.B1.5.4. Průměrná matematika, 2003 až 2022 [1/4]
Table I.B1.5.4. Mean mathematics performance, 2003 through 2022 [1/4]

1. 1. Průměrný trend dekletitiny je průměrná změna za desetileté období mezi nejranější dostupnou měrou v PISA a PISA 2022, vypočtené lineární regresí. Průměrný trend dekletů se v posuzovaném období vypočítává pouze u zemí se srovnatelnými údaji ve více než dvou hodnoceních PISA.

2. Křovávnost s kariorními trendy ve výkonnosti se vypočítává pouze v zemích se srovnatelnými údaji ve více než čtyřech hodnoceních PISA. Klinionální trendy se vypočítávají regresí výkonnosti oproti lineární a kvadratické (na druhou) mezerou mezi rokem hodnocení a rokem 2022. Koeficient pro lineární termín představuje roční tempo změn v roce 2022, zatímco koeficient pro kvadratický termín představuje zrychlení nebo zpomalení změny výkonu.

* Při výkladu odhadů je třeba opatrnosti, protože nebyly splněny jedno nebo více norem pro odběr vzorků PISA (viz Reader's Guide, přílohy A2 a A4).

Poznámky: Statisticky významné hodnoty jsou označeny tučným (viz příloha A3). Kostarika, Gruzie, Malajsie, Malta, Moldavsko a Spojené arabské emiráty provedly v roce 2010 v rámci PISA 2009 hodnocení v rámci PISA 2009+. Pro Kambodžou, Guatemalu a Paraguay se výsledky oznámené v rámci PISA 2018 zmiňují v roce 2017 na výsledky hodnocení PISA pro rozvoj.
Tabulka I.B1.5.4. Průměrná matematická výkonnost, 2003 až 2022 [2/4]
Table I.B1.5.4. Mean mathematics performance, 2003 through 2022 [2/4]

1. 1. Průměrný trend dekletitace je průměrná změna za desetileté období mezi nejranější dostupnou měření v PISA a PISA 2022, vypočtené lineární regresí. Průměrný trend dekletů se v posuzovaném období vypočítává pouze u zemí se srovnatelnými údaji ve více než dvou hodnoceních PISA.

2. Křovávnost s kariorními trendy ve výkonnosti se vypočítává pouze v zemích se srovnatelnými údaji ve více než čtyřech hodnoceních PISA. Klinionální trendy se vypočítávají regresí výkonnosti oproti lineární a kvadratické (na druhou) mezerou mezi rokem hodnocení a rokem 2022. Koeficient pro lineární termín představuje roční tempo změn v roce 2022, zatímco koeficient pro kvadratický termín představuje zrychlení nebo zpomalení změny výkonu.

* Při výkladu odhadů je třeba opatrnosti, protože nebyly splněny jedno nebo více norem pro odběr vzorků PISA (viz Reader's Guide, přílohy A2 a A4).

Poznámky: Statisticky významné hodnoty jsou označeny tučným (viz příloha A3). Kostarika, Gruzie, Malajsie, Malta, Moldavsko a Spojené arabské emiráty provedly v roce 2010 v rámci PISA 2009 hodnocení v rámci PISA 2009+. Pro Kambodžou, Guatemalu a Paraguay se výsledky oznámené v rámci PISA 2018 zmiňují v roce 2017 na výsledky hodnocení PISA pro rozvoj.
Tabulka I.B1.5.4. Průměrná matematika, 2003 až 2022 [3/4]
Table I.B1.5.4. Mean mathematics performance, 2003 through 2022 [3/4]

1. 1. Průměrný trend dekletitace je průměrná změna za desetileté období mezi nejranější dostupnou měření v PISA a PISA 2022, vypočtené lineární regresí. Průměrný trend dekletů se v posuzovaném období vypočítává pouze u zemí se srovnatelnými údaji ve více než dvou hodnoceních PISA.

2. Křovávnost s kariorními trendy ve výkonnosti se vypočítává pouze v zemích se srovnatelnými údaji ve více než čtyřech hodnoceních PISA. Klinionální trendy se vypočítávají regresí výkonnosti oproti lineární a kvadratické (na druhou) mezerou mezi rokem hodnocení a rokem 2022. Koeficient pro lineární termín představuje roční tempo změn v roce 2022, zatímco koeficient pro kvadratický termín představuje zrychlení nebo zpomalení změny výkonu.

* Při výkladu odhadů je třeba opatrnosti, protože nebyly splněny jedno nebo více norem pro odběr vzorků PISA (viz Reader's Guide, přílohy A2 a A4).

Poznámky: Statisticky významné hodnoty jsou označeny tučným (viz příloha A3). Kostarika, Gruzie, Malajsie, Malta, Moldavsko a Spojené arabské emiráty provedly v roce 2010 v rámci PISA 2009 hodnocení v rámci PISA 2009+. Pro Kambodžou, Guatemalu a Paraguay se výsledky oznámené v rámci PISA 2018 zmiňují v roce 2017 na výsledky hodnocení PISA pro rozvoj.
Tabulka I.B1.5.4. Průměrný výkon matematiky, 2003 až 2022 [4/4]
Table I.B1.5.4. Mean mathematics performance, 2003 through 2022 [4/4]

1. 1. Průměrný trend dekletitace je průměrná změna za desetileté období mezi nejranější dostupnou měření v PISA a PISA 2022, vypočtené lineární regresí. Průměrný trend dekletů se v posuzovaném období vypočítává pouze u zemí se srovnatelnými údaji ve více než dvou hodnoceních PISA. 2. Křovávnost s kariorními trendy ve výkonnosti se vypočítává pouze v zemích se srovnatelnými údaji ve více než čtyřech hodnoceních PISA. Klinionální trendy se vypočítávají regresí výkonnosti oproti lineární a kvadratické (na druhou) mezerou mezi rokem hodnocení a rokem 2022. Koeficient pro lineární termín představuje roční tempo změn v roce 2022, zatímco koeficient pro kvadratický termín představuje zrychlení nebo zpomalení změny výkonu. * Při výkladu odhadů je třeba opatrnosti, protože nebyly splněny jedno nebo více norem pro odběr vzorků PISA (viz Reader's Guide, přílohy A2 a A4). Poznámky: Statisticky významné hodnoty jsou označeny tučným (viz příloha A3). Kostarika, Gruzie, Malajsie, Malta, Moldavsko a Spojené arabské emiráty provedly v roce 2010 v rámci PISA 2009 hodnocení v rámci PISA 2009+. Pro Kambodžou, Guatemalu a Paraguay se výsledky oznámené v rámci PISA 2018 zmiňují v roce 2017 na výsledky hodnocení PISA pro rozvoj.

 

Stůl I.B1.5.5. Průměrné čtení představení, 2000 až 2022 [1/6]
Table I.B1.5.5. Mean reading performance, 2000 through 2022 [1/6]

1. 1. Průměrný trend dekletitiny je průměrná změna za desetileté období mezi nejranější dostupnou měrou v PISA a PISA 2022, vypočtené lineární regresí. Průměrný trend dekletů se v posuzovaném období vypočítává pouze u zemí se srovnatelnými údaji ve více než dvou hodnoceních PISA. 2. Křovávnost s kariorními trendy ve výkonnosti se vypočítává pouze v zemích se srovnatelnými údaji ve více než čtyřech hodnoceních PISA. Klinionální trendy se vypočítávají regresí výkonnosti oproti lineární a kvadratické (na druhou) mezerou mezi rokem hodnocení a rokem 2022. Koeficient pro lineární termín představuje roční tempo změn v roce 2022, zatímco koeficient pro kvadratický termín představuje zrychlení nebo zpomalení změny výkonu. * Při výkladu odhadů je třeba opatrnosti, protože nebyly splněny jedno nebo více norem pro odběr vzorků PISA (viz Reader's Guide, přílohy A2 a A4). ** Je třeba opatrnosti při srovnání odhadů na základě PISA 2022 s ostatními zeměmi/ekonomiemi jako silné vazby na mezinárodní stupnici čtení PISA, nebylo možné stanovit (viz Reader's Guide a Annex A4). Poznámky: Statisticky významné hodnoty jsou označeny tučným (viz příloha A3). Kostarika, Gruzie, Malajsie, Malta, Moldavsko a Spojené arabské emiráty provedly v roce 2010 v rámci PISA 2009 hodnocení v rámci PISA 2009+. Pro Kambodžou, Guatemalu a Paraguay se výsledky oznámené v rámci PISA 2018 zmiňují v roce 2017 na výsledky hodnocení PISA pro rozvoj.
Stůl I.B1.5.5. Průměrné čtení, 2000 až 2022 [2/6]
Table I.B1.5.5. Mean reading performance, 2000 through 2022 [2/6]

1. 1. Průměrný trend dekletitiny je průměrná změna za desetileté období mezi nejranější dostupnou měrou v PISA a PISA 2022, vypočtené lineární regresí. Průměrný trend dekletů se v posuzovaném období vypočítává pouze u zemí se srovnatelnými údaji ve více než dvou hodnoceních PISA. 2. Křovávnost s kariorními trendy ve výkonnosti se vypočítává pouze v zemích se srovnatelnými údaji ve více než čtyřech hodnoceních PISA. Klinionální trendy se vypočítávají regresí výkonnosti oproti lineární a kvadratické (na druhou) mezerou mezi rokem hodnocení a rokem 2022. Koeficient pro lineární termín představuje roční tempo změn v roce 2022, zatímco koeficient pro kvadratický termín představuje zrychlení nebo zpomalení změny výkonu. * Při výkladu odhadů je třeba opatrnosti, protože nebyly splněny jedno nebo více norem pro odběr vzorků PISA (viz Reader's Guide, přílohy A2 a A4). ** Je třeba opatrnosti při srovnání odhadů na základě PISA 2022 s ostatními zeměmi/ekonomiemi jako silné vazby na mezinárodní stupnici čtení PISA, nebylo možné stanovit (viz Reader's Guide a Annex A4). Poznámky: Statisticky významné hodnoty jsou označeny tučným (viz příloha A3). Kostarika, Gruzie, Malajsie, Malta, Moldavsko a Spojené arabské emiráty provedly v roce 2010 v rámci PISA 2009 hodnocení v rámci PISA 2009+. Pro Kambodžou, Guatemalu a Paraguay se výsledky oznámené v rámci PISA 2018 zmiňují v roce 2017 na výsledky hodnocení PISA pro rozvoj.
Stůl I.B1.5.5. Průměrné čtení představení, 2000 až 2022 [3/6]
Table I.B1.5.5. Mean reading performance, 2000 through 2022 [3/6]

* Při výkladu odhadů je třeba opatrnosti, protože nebyly splněny jedno nebo více norem pro odběr vzorků PISA (viz Reader's Guide, přílohy A2 a A4). ** Je třeba opatrnosti při srovnání odhadů na základě PISA 2022 s ostatními zeměmi/ekonomiemi jako silné vazby na mezinárodní stupnici čtení PISA, nebylo možné stanovit (viz Reader's Guide a Annex A4). 1. 1. Průměrný trend dekletitace je průměrná změna za desetileté období mezi nejranější dostupnou měření v PISA a PISA 2022, vypočtené lineární regresí. Průměrný trend dekletů se v posuzovaném období vypočítává pouze u zemí se srovnatelnými údaji ve více než dvou hodnoceních PISA. 2. Křovávnost s kariorními trendy ve výkonnosti se vypočítává pouze v zemích se srovnatelnými údaji ve více než čtyřech hodnoceních PISA. Klinionální trendy se vypočítávají regresí výkonnosti oproti lineární a kvadratické (na druhou) mezerou mezi rokem hodnocení a rokem 2022. Koeficient pro lineární termín představuje roční tempo změn v roce 2022, zatímco koeficient pro kvadratický termín představuje zrychlení nebo zpomalení změny výkonu. Poznámky: Statisticky významné hodnoty jsou označeny tučným (viz příloha A3). Kostarika, Gruzie, Malajsie, Malta, Moldavsko a Spojené arabské emiráty provedly v roce 2010 v rámci PISA 2009 hodnocení v rámci PISA 2009+. Pro Kambodžou, Guatemalu a Paraguay se výsledky oznámené v rámci PISA 2018 zmiňují v roce 2017 na výsledky hodnocení PISA pro rozvoj.
Stůl I.B1.5.5. Průměrné čtení, 2000 až 2022 [4/6]
Table I.B1.5.5. Mean reading performance, 2000 through 2022 [4/6]

1. 1. Průměrný trend dekletitiny je průměrná změna za desetileté období mezi nejranější dostupnou měrou v PISA a PISA 2022, vypočtené lineární regresí. Průměrný trend dekletů se v posuzovaném období vypočítává pouze u zemí se srovnatelnými údaji ve více než dvou hodnoceních PISA. 2. Křovávnost s kariorními trendy ve výkonnosti se vypočítává pouze v zemích se srovnatelnými údaji ve více než čtyřech hodnoceních PISA. Klinionální trendy se vypočítávají regresí výkonnosti oproti lineární a kvadratické (na druhou) mezerou mezi rokem hodnocení a rokem 2022. Koeficient pro lineární termín představuje roční tempo změn v roce 2022, zatímco koeficient pro kvadratický termín představuje zrychlení nebo zpomalení změny výkonu. * Při výkladu odhadů je třeba opatrnosti, protože nebyly splněny jedno nebo více norem pro odběr vzorků PISA (viz Reader's Guide, přílohy A2 a A4). ** Je třeba opatrnosti při srovnání odhadů na základě PISA 2022 s ostatními zeměmi/ekonomiemi jako silné vazby na mezinárodní stupnici čtení PISA, nebylo možné stanovit (viz Reader's Guide a Annex A4). Poznámky: Statisticky významné hodnoty jsou označeny tučným (viz příloha A3). Kostarika, Gruzie, Malajsie, Malta, Moldavsko a Spojené arabské emiráty provedly v roce 2010 v rámci PISA 2009 hodnocení v rámci PISA 2009+. Pro Kambodžou, Guatemalu a Paraguay se výsledky oznámené v rámci PISA 2018 zmiňují v roce 2017 na výsledky hodnocení PISA pro rozvoj.
Stůl I.B1.5.5. Průměrné čtení, 2000 až 2022 [5/6]
Table I.B1.5.5. Mean reading performance, 2000 through 2022 [5/6]

* Při výkladu odhadů je třeba opatrnosti, protože nebyly splněny jedno nebo více norem pro odběr vzorků PISA (viz Reader's Guide, přílohy A2 a A4). ** Je třeba opatrnosti při srovnání odhadů na základě PISA 2022 s ostatními zeměmi/ekonomiemi jako silné vazby na mezinárodní stupnici čtení PISA, nebylo možné stanovit (viz Reader's Guide a Annex A4). 1. 1. Průměrný trend dekletitiny je průměrná změna za desetileté období mezi nejranější dostupnou měrou v PISA a PISA 2022, vypočtené lineární regresí. Průměrný trend dekletů se v posuzovaném období vypočítává pouze u zemí se srovnatelnými údaji ve více než dvou hodnoceních PISA. 2. Křovávnost s kariorními trendy ve výkonnosti se vypočítává pouze v zemích se srovnatelnými údaji ve více než čtyřech hodnoceních PISA. Klinionální trendy se vypočítávají regresí výkonnosti oproti lineární a kvadratické (na druhou) mezerou mezi rokem hodnocení a rokem 2022. Koeficient pro lineární termín představuje roční tempo změn v roce 2022, zatímco koeficient pro kvadratický termín představuje zrychlení nebo zpomalení změny výkonu. Poznámky: Statisticky významné hodnoty jsou označeny tučným (viz příloha A3). Kostarika, Gruzie, Malajsie, Malta, Moldavsko a Spojené arabské emiráty provedly v roce 2010 v rámci PISA 2009 hodnocení v rámci PISA 2009+. Pro Kambodžou, Guatemalu a Paraguay se výsledky oznámené v rámci PISA 2018 zmiňují v roce 2017 na výsledky hodnocení PISA pro rozvoj.
Stůl I.B1.5.5. Průměrné čtení, 2000 až 2022 [6.6]
Table I.B1.5.5. Mean reading performance, 2000 through 2022 [6/6]

1. 1. Průměrný trend dekletitace je průměrná změna za desetileté období mezi nejranější dostupnou měření v PISA a PISA 2022, vypočtené lineární regresí. Průměrný trend dekilovatinu je v posuzovaném období spočítán pouze v zemích se srovnatelnými údaji ve více než dvou hodnoceních PISA.2. Křovávnost s kariorními trendy ve výkonnosti se vypočítává pouze v zemích se srovnatelnými údaji ve více než čtyřech hodnoceních PISA. Klinionální trendy se vypočítávají regresí výkonnosti oproti lineární a kvadratické (na druhou) mezerou mezi rokem hodnocení a rokem 2022. Koeficient pro lineární termín představuje roční tempo změn v roce 2022, zatímco koeficient pro kvadratický termín představuje zrychlení nebo zpomalení změny výkonu. * Při výkladu odhadů je třeba opatrnosti, protože nebyly splněny jedna nebo více norem pro výběr vzorků z PISA (viz Reader's Guide, přílohy A2 a A4).** Je třeba opatrnosti při porovnávání odhadů na základě PISA 2022 s ostatními zeměmi/ekonomiky jako silné vazby na mezinárodní měřítko pro čtení PISA nelze stanovit (v příručka pro čtenářství viz Reader a A4). Poznámky: Statisticky významné hodnoty jsou označeny tučným (viz příloha A3). Kostarika, Gruzie, Malajsie, Malta, Moldavsko a Spojené arabské emiráty provedly v roce 2010 v rámci PISA 2009 hodnocení v rámci PISA 2009+. Pro Kambodžou, Guatemalu a Paraguay se výsledky oznámené v rámci PISA 2018 zmiňují v roce 2017 na výsledky hodnocení PISA pro rozvoj.
Tabulka I.B1.5.6. Průměrná vědecká performance, 2006 až 2022 [1/6]
Table I.B1.5.6. Mean science performance, 2006 through 2022 [1/6]

1. 1. Průměrný trend dekletitace je průměrná změna za desetileté období mezi nejranější dostupnou měření v PISA a PISA 2022, vypočtené lineární regresí. Průměrný trend dekletů se v posuzovaném období vypočítává pouze u zemí se srovnatelnými údaji ve více než dvou hodnoceních PISA.

2. Křovávnost s kariorními trendy ve výkonnosti se vypočítává pouze v zemích se srovnatelnými údaji ve více než čtyřech hodnoceních PISA. Klinionální trendy se vypočítávají regresí výkonnosti oproti lineární a kvadratické (na druhou) mezerou mezi rokem hodnocení a rokem 2022. Koeficient pro lineární termín představuje roční tempo změn v roce 2022, zatímco koeficient pro kvadratický termín představuje zrychlení nebo zpomalení změny výkonu.

* Při výkladu odhadů je třeba opatrnosti, protože nebyly splněny jedno nebo více norem pro odběr vzorků PISA (viz Reader's Guide, přílohy A2 a A4).

Poznámky: Statisticky významné hodnoty jsou označeny tučným (viz příloha A3). Kostarika, Gruzie, Malajsie, Malta, Moldavsko a Spojené arabské emiráty provedly v roce 2010 v rámci PISA 2009 hodnocení v rámci PISA 2009+. Pro Kambodžou, Guatemalu a Paraguay se výsledky oznámené v rámci PISA 2018 zmiňují v roce 2017 na výsledky hodnocení PISA pro rozvoj.
Tabulka I.B1.5.6. Průměrná vědecká performance, 2006 až 2022 [2/6]
Table I.B1.5.6. Mean science performance, 2006 through 2022 [2/6]

1. 1. Průměrný trend dekletitace je průměrná změna za desetileté období mezi nejranější dostupnou měření v PISA a PISA 2022, vypočtené lineární regresí. Průměrný trend dekletů se v posuzovaném období vypočítává pouze u zemí se srovnatelnými údaji ve více než dvou hodnoceních PISA.

2. Křovávnost s kariorními trendy ve výkonnosti se vypočítává pouze v zemích se srovnatelnými údaji ve více než čtyřech hodnoceních PISA. Klinionální trendy se vypočítávají regresí výkonnosti oproti lineární a kvadratické (na druhou) mezerou mezi rokem hodnocení a rokem 2022. Koeficient pro lineární termín představuje roční tempo změn v roce 2022, zatímco koeficient pro kvadratický termín představuje zrychlení nebo zpomalení změny výkonu.

* Při výkladu odhadů je třeba opatrnosti, protože nebyly splněny jedno nebo více norem pro odběr vzorků PISA (viz Reader's Guide, přílohy A2 a A4).

Poznámky: Statisticky významné hodnoty jsou označeny tučným (viz příloha A3). Kostarika, Gruzie, Malajsie, Malta, Moldavsko a Spojené arabské emiráty provedly v roce 2010 v rámci PISA 2009 hodnocení v rámci PISA 2009+. Pro Kambodžou, Guatemalu a Paraguay se výsledky oznámené v rámci PISA 2018 zmiňují v roce 2017 na výsledky hodnocení PISA pro rozvoj.
Tabulka I.B1.5.6. Průměrná vědecká performance, 2006 až 2022 [3/6]
Table I.B1.5.6. Mean science performance, 2006 through 2022 [3/6]

1. 1. Průměrný trend dekletitace je průměrná změna za desetileté období mezi nejranější dostupnou měření v PISA a PISA 2022, vypočtené lineární regresí. Průměrný trend dekletů se v posuzovaném období vypočítává pouze u zemí se srovnatelnými údaji ve více než dvou hodnoceních PISA.

2. Křovávnost s kariorními trendy ve výkonnosti se vypočítává pouze v zemích se srovnatelnými údaji ve více než čtyřech hodnoceních PISA. Klinionální trendy se vypočítávají regresí výkonnosti oproti lineární a kvadratické (na druhou) mezerou mezi rokem hodnocení a rokem 2022. Koeficient pro lineární termín představuje roční tempo změn v roce 2022, zatímco koeficient pro kvadratický termín představuje zrychlení nebo zpomalení změny výkonu.

* Při výkladu odhadů je třeba opatrnosti, protože nebyly splněny jedno nebo více norem pro odběr vzorků PISA (viz Reader's Guide, přílohy A2 a A4).

Poznámky: Statisticky významné hodnoty jsou označeny tučným (viz příloha A3). Kostarika, Gruzie, Malajsie, Malta, Moldavsko a Spojené arabské emiráty provedly v roce 2010 v rámci PISA 2009 hodnocení v rámci PISA 2009+. Pro Kambodžou, Guatemalu a Paraguay se výsledky oznámené v rámci PISA 2018 zmiňují v roce 2017 na výsledky hodnocení PISA pro rozvoj.
Tabulka I.B1.5.6. Průměrná vědecká performance, 2006 až 2022 [4/6]
Table I.B1.5.6. Mean science performance, 2006 through 2022 [4/6]

1. 1. Průměrný trend dekletitiny je průměrná změna za desetileté období mezi nejranější dostupnou měrou v PISA a PISA 2022, vypočtené lineární regresí. Průměrný trend dekletů se v posuzovaném období vypočítává pouze u zemí se srovnatelnými údaji ve více než dvou hodnoceních PISA.

2. Křovávnost s kariorními trendy ve výkonnosti se vypočítává pouze v zemích se srovnatelnými údaji ve více než čtyřech hodnoceních PISA. Klinionální trendy se vypočítávají regresí výkonnosti oproti lineární a kvadratické (na druhou) mezerou mezi rokem hodnocení a rokem 2022. Koeficient pro lineární termín představuje roční tempo změn v roce 2022, zatímco koeficient pro kvadratický termín představuje zrychlení nebo zpomalení změny výkonu.

* Při výkladu odhadů je třeba opatrnosti, protože nebyly splněny jedno nebo více norem pro odběr vzorků PISA (viz Reader's Guide, přílohy A2 a A4).

Poznámky: Statisticky významné hodnoty jsou označeny tučným (viz příloha A3). Kostarika, Gruzie, Malajsie, Malta, Moldavsko a Spojené arabské emiráty provedly v roce 2010 v rámci PISA 2009 hodnocení v rámci PISA 2009+. Pro Kambodžou, Guatemalu a Paraguay se výsledky oznámené v rámci PISA 2018 zmiňují v roce 2017 na výsledky hodnocení PISA pro rozvoj.
Tabulka I.B1.5.6. Průměrná vědecká performance, 2006 až 2022 [5/6]
Table I.B1.5.6. Mean science performance, 2006 through 2022 [5/6]

1. 1. Průměrný trend dekletitace je průměrná změna za desetileté období mezi nejranější dostupnou měření v PISA a PISA 2022, vypočtené lineární regresí. Průměrný trend dekletů se v posuzovaném období vypočítává pouze u zemí se srovnatelnými údaji ve více než dvou hodnoceních PISA.

2. Křovávnost s kariorními trendy ve výkonnosti se vypočítává pouze v zemích se srovnatelnými údaji ve více než čtyřech hodnoceních PISA. Klinionální trendy se vypočítávají regresí výkonnosti oproti lineární a kvadratické (na druhou) mezerou mezi rokem hodnocení a rokem 2022. Koeficient pro lineární termín představuje roční tempo změn v roce 2022, zatímco koeficient pro kvadratický termín představuje zrychlení nebo zpomalení změny výkonu.

* Při výkladu odhadů je třeba opatrnosti, protože nebyly splněny jedno nebo více norem pro odběr vzorků PISA (viz Reader's Guide, přílohy A2 a A4).

Poznámky: Statisticky významné hodnoty jsou označeny tučným (viz příloha A3). Kostarika, Gruzie, Malajsie, Malta, Moldavsko a Spojené arabské emiráty provedly v roce 2010 v rámci PISA 2009 hodnocení v rámci PISA 2009+. Pro Kambodžou, Guatemalu a Paraguay se výsledky oznámené v rámci PISA 2018 zmiňují v roce 2017 na výsledky hodnocení PISA pro rozvoj.
Tabulka I.B1.5.6. Průměrná vědecká performance, 2006 až 2022 [6/6]
Table I.B1.5.6. Mean science performance, 2006 through 2022 [6/6]

1. 1. Průměrný trend dekletitiny je průměrná změna za desetileté období mezi nejranější dostupnou měrou v PISA a PISA 2022, vypočtené lineární regresí. Průměrný trend dekletů se v posuzovaném období vypočítává pouze u zemí se srovnatelnými údaji ve více než dvou hodnoceních PISA. 2. Křovávnost s kariorními trendy ve výkonnosti se vypočítává pouze v zemích se srovnatelnými údaji ve více než čtyřech hodnoceních PISA. Klinionální trendy se vypočítávají regresí výkonnosti oproti lineární a kvadratické (na druhou) mezerou mezi rokem hodnocení a rokem 2022. Koeficient pro lineární termín představuje roční tempo změn v roce 2022, zatímco koeficient pro kvadratický termín představuje zrychlení nebo zpomalení změny výkonu. * Při výkladu odhadů je třeba opatrnosti, protože nebyly splněny jedno nebo více norem pro odběr vzorků PISA (viz Reader's Guide, přílohy A2 a A4). Poznámky: Statisticky významné hodnoty jsou označeny tučným (viz příloha A3). Kostarika, Gruzie, Malajsie, Malta, Moldavsko a Spojené arabské emiráty provedly v roce 2010 v rámci PISA 2009 hodnocení v rámci PISA 2009+. Pro Kambodžou, Guatemalu a Paraguay se výsledky oznámené v rámci PISA 2018 zmiňují v roce 2017 na výsledky hodnocení PISA pro rozvoj.
Tabulka I.B1.7.1. Procento studentů s přistěhovaleckým původem v PISA 2022 [1/2]
Založeno na studentských zprávách
Table I.B1.7.1. Percentage of students with an immigrant background in PISA 2022 [1/2]

* Při výkladu odhadů je třeba opatrnosti, protože nebyly splněny jedno nebo více norem pro odběr vzorků PISA (viz Reader's Guide, přílohy A2 a A4).

Poznámka: Hodnoty, které jsou statisticky významné, jsou tuny (viz příloha A3).
Tabulka I.B1.7.1. Procento studentů s přistěhovaleckým zázemím v PISA 2022 [2/2]
 
Založeno na studentských zprávách
Table I.B1.7.1. Percentage of students with an immigrant background in PISA 2022 [2/2]

* Při výkladu odhadů je třeba opatrnosti, protože nebyly splněny jedno nebo více norem pro odběr vzorků PISA (viz Reader's Guide, přílohy A2 a A4).

Poznámka: Hodnoty, které jsou statisticky významné, jsou tuny (viz příloha A3).
Stolní I.B1.7.17. Matematika výsledků studentů s přistěhovaleckým požitkem v PISA 2022 [1/2]
Table I.B1.7.17. Mathematics performance of students with an immigrant background in PISA 2022 [1/2]

* Při výkladu odhadů je třeba opatrnosti, protože nebyly splněny jedno nebo více norem pro odběr vzorků PISA (viz Reader's Guide, přílohy A2 a A4).

Poznámka: Hodnoty, které jsou statisticky významné, jsou tučně uvedeny (viz příloha A3).
Stolní I.B1.7.17. Matematika výkonnost studentů s přistěhovaleckým původem v PISA 2022 [2/2]
Table I.B1.7.17. Mathematics performance of students with an immigrant background in PISA 2022 [2/2]

* Při výkladu odhadů je třeba opatrnosti, protože nebyly splněny jedno nebo více norem pro odběr vzorků PISA (viz Reader's Guide, přílohy A2 a A4).

Poznámka: Hodnoty, které jsou statisticky významné, jsou tučně uvedeny (viz příloha A3).
Stolní I.B1.2. Jak si země vedou v PISA 2022? Kapitola 2 tabulek
 

Tabulka I.B1.2.1

Průměrné skóre a rozdíly v matematice výkonnosti
 

Tabulka I.B1.2.2

Průměrné skóre a variace ve čtení
 

Tabulka I.B1.2.3

Průměrné skóre a variace ve vědecké výkonnosti

WEB

I.B1.2.4

Průměrné skóre a variace ve výsledcích studentů na matematika podroztečné formuji

WEB

Tabulka I.B1.2.5

Průměrné skóre a rozdíl ve výsledcích studentů na matematický proces subscale

WEB

Tabulka I.B1.2.6

Průměrné skóre a rozdíly ve výsledcích studentů na matematika proces subscale tlumočení

WEB

Tabulka I.B1.2.7

Průměrné skóre a rozdíly ve výsledcích studentů na matematika proces dílčí uvažování

WEB

I.B1.2.8

Průměrné skóre a rozdíly ve výsledcích studentů na matematiku obsah subscale změny a vztahy

WEB

Tabulka I.B1.2.9

Průměrné skóre a rozdíly ve výsledcích studentů na matematické obsahu podscale množství

WEB

Stolní I.B1.2.10

Průměrné skóre a rozdíly ve výsledcích studentů na matematiku obsah podscale prostoru a tvaru

WEB

Tabulka I.B1.2.11

Průměrné skóre a rozdíly ve výsledcích studentů na matematické obsahu podscale nejistoty a údaje

WEB

Tabulka I.B1.2.12

Celkový rozdíl v matematické výkonnosti a rozdíly mezi a v rámci škol

WEB

Tabulka I.B1.2.13

Celkový rozdíl v matematické výkonnosti a rozdíly mezi školami a v rámci škol (bez omezení modálního stupně)

WEB

Tabulka I.B1.2.14

Modal grade by country/economy

WEB

Tabulka I.B1.2.15

Procento studentů, včetně těch, kteří chybí, na úrovni každého stupně

WEB

I.B1.2.16

Index matematické úzkosti a růst myšlení

WEB

I.B1.2.17

Matematika výkonnost, matematika úzkost a růst myšlení

StatLink https://stat.link/xmrlsh
Tabulka I.B1.3. Co mohou studenti dělat v matematice, čtení a vědě? Kapitola 3
 

Stůl I.B1.3.1

Procento studentů na každé úrovni odborné způsobilosti v matematice
 

Tabulka I.B1.3.2

Procento studentů na úrovni odborné znalosti ve čtení
 

Tabulka I.B1.3.3

Procento studentů na každé úrovni odborné způsobilosti ve vědě

WEB

Tabulka I.B1.3.4

Procento studentů na úrovni každého odbornosti na matematika proces subscale formulování

WEB

Tabulka I.B1.3.5

Procento studentů na každé úrovni odborné znalosti na matematice řízení podscale zaměstná v zaměstnání

WEB

Tabulka I.B1.3.6

Procento studentů na každé úrovni odborné znalosti na matematice řízení podscale tlumočení

WEB

Tabulka I.B1.3.7

Procento studentů na každé úrovni odborné znalosti na matematice proces subscale odůvodnění

WEB

Tabulka I.B1.3.8

Procento studentů na každé úrovni odborné úrovně na matematice obsah podrozvené změny a vztahy

WEB

Tabulka I.B1.3.9

Procento studentů na každé úrovni odborné úrovně na matematice obsah subscale množství

WEB

Tabulka I.B1.3.10

Procento studentů na každé úrovni odborné úrovně matematiky podrozpína prostor a tvar

WEB

Tabulka I.B1.3.11

Procento studentů na úrovni znalostí na matematice obsahové nejistoty a datech

WEB

Tabulka I.B1.3.12

Rozdíry v minimální míře ve čtení a matematice (SDG 4.5)

StatLink https://stat.link/znxau8
Stůl I.B1.4. Rovnost ve vzdělávání v tabulkách přístavních příloh do roku 2022

WEB

Tabulka I.B1.4.1

Přístup ke vzdělání mezi 15letými: změna mezi roky 2012 a 2022
 

Tabulka I.B1.4.2

Socioekonomické postavení studentů
 

Tabulka I.B1.4.3

Socioekonomický status a matematika

WEB

Tabulka I.B1.4.4

Socioekonomický status a výkonnost ve čtení

WEB

I.B1.4.5

Socioekonomický status a vědecká performance

WEB

Tabulka I.B1.4.6

Procento studentů podle mezinárodních kvintileních socioekonomického statusu

WEB

Tabulka I.B1.4.7

Procento studentů podle mezinárodních decilek socioekonomického statusu

WEB

Tabulka I.B1.4.8

Výkonnost matematiky, podle mezinárodních kvintilů socioekonomického statusu

WEB

Tabulka I.B1.4.9

Čtení představení podle mezinárodních kvintilů socioekonomického statusu

WEB

Stolní bod I.B1.4.10

Vědecká výkonnost, mezinárodní kvintily socioekonomického statusu

WEB

I.B1.4.11

Výkonnost matematiky, podle mezinárodních deciťů socioekonomického statusu

WEB

I.B1.4.12

Čtení představení, podle mezinárodních decilů socioekonomického statusu

WEB

I.B1.4.13

Vědecká výkonnost, mezinárodní decily socioekonomického statusu

WEB

Tabulka I.B1.4.14

Nízký a špičkový výkon v matematice, podle socioekonomického postavení studentů

WEB

Tabulka I.B1.4.15

Nízké a špičkové výsledky ve čtení podle socioekonomického statusu studentů

WEB

I.B1.4.16

Nízké a špičkové vědecké výkonnosti podle socioekonomického statusu studentů
 

Tabulka I.B1.4.17

Matematika výkonnost podle pohlaví

WEB

Stolní I.B1.4.18

Čtení představení podle pohlaví

WEB

I.B1.4.19

Vědecký výkon podle pohlaví

WEB

Tabulka I.B1.4.20

Průměrné skóre a variace v procesu subscale of mathematics formuluje, podle pohlaví

WEB

Tabulka I.B1.4.21

Průměrné skóre a variace v procesu subscale matematiky zaměstnává, podle pohlaví

WEB

Tabulka I.B1.4.22

Průměrné skóre a variace v procesu subscale matematiky tlumočení, podle pohlaví

WEB

Tabulka I.B1.4.23

Průměrné skóre a variace v procesu podrozhmatematické uvažování, podle pohlaví

WEB

V tabulce I.B1.4.24

Průměrné skóre a variace v obsahu podrozžití změny a vztahů podle pohlaví

WEB

Tabulka I.B1.4.25

Průměrné skóre a změny v obsahu podrozvaze matematické veličiny podle pohlaví

WEB

Tabulka I.B1.4.26

Průměrné skóre a variace v obsahu dílčí koleček matematického prostoru a tvaru podle pohlaví

WEB

Stolní I.B1.4.27

Průměrné skóre a variace v obsahu podrozžitosti z matematické nehody a údajů podle pohlaví

WEB

Tabulka I.B1.4.28

Procento studentů na každé úrovni odborné způsobilosti v matematice, podle pohlaví

WEB

Tabulka I.B1.4.29

Procento studentů na každé odborné úrovni ve čtení, podle pohlaví

WEB

Tabulka I.B1.4.30

Procento studentů na každé odborné úrovni ve vědě, podle pohlaví

WEB

Tabulka I.B1.4.31

Nízké a špičkové výsledky v matematice podle pohlaví

WEB

Tabulka I.B1.4.32

Nízké a špičkové výsledky ve čtení podle pohlaví

WEB

Tabulka I.B1.33.

Nízký a špičkový výkon ve vědě, podle pohlaví

WEB

Tabulka I.B1.4.34

Výkonnost matematiky podle pohlaví a socioekonomického postavení

WEB

Stůl I.B1.4.35

Čtení výkonnosti podle pohlaví a socioekonomického statusu

WEB

Tabulka I.B1.4.36

Vědecká výkonnost podle pohlaví a socioekonomického postavení

WEB

Tabulka I.B1.4.37

Nízký a nejvyšší výkon v matematice podle pohlaví a socioekonomického postavení

WEB

Tabulka I.B1.4.38

Nízké a špičkové výsledky ve čtení podle pohlaví a socioekonomického statusu

WEB

Tabulka I.B1.4.39

Nízké a špičkové vědecké výkonnosti podle genderového a socioekonomického statusu

WEB

Tabulka I.B1.4.40

Mezi a v rámci školních rozdílů v socioekonomickém postavení studentů

WEB

Tabulka I.B1.4.41

Rozdíl mezi a v rámci školního obměny socioekonomického statusu studentů (bez omezení modálního stupně)

WEB

Tabulka I.B1.4.42

Překreslení špičkových umělců v matematice, čtení a vědě

WEB

Tabulka I.B1.4.43

Překrývání osob s nízkou výkonností v matematice, čtení a vědě

WEB

Tabulka I.B1.4.44

Překreslení špičkových umělců v matematice, čtení a vědě mezi všemi 15letými

WEB

I.B1.4.45

Překrývání nízko výkonných umělců v matematice, ve čtení a vědě mezi všemi patnáctiletými

WEB

Tabulka I.B1.4.46

Jak často studenti nejedli, protože v posledních 30 dnech nebylo dost peněz na nákup jídla.

StatLink https://stat.link/3mudz9
Stůl I.B1.5. Změny ve výkonnosti a rovnosti ve vzdělávání a dlouhodobých trendech a přílohy

WEB

Stolní I.B1.5.1

Procento pacientů s nízkými výkonnými a špičkovými umělci v matematice, 2003 až 2022

WEB

Tabulka I.B1.5.2

Procento málo výkonných umělců a špičkových interpretů ve čtení, 2009 až 2022

WEB

Stolní I.B1.5.3

Procento s nízkými výkonnými umělci a špičkovými umělci ve vědě, 2006 až 2022
 

I.B1.5.4

Průměrná matematika výkon, 2003 až 2022
 

Tabulka I.B1.5.5

Průměrné čtení, 2000 až 2022
 

Stůl I.B1.6.

Průměrná vědecká performance, 2006 až 2022

WEB

Stolní bod I.B1.5.7

Rozvod matematiky skóre, 2003 až 2022

WEB

Tabulka I.B1.5.8

Rozdělení skóre ve čtení, 2000 až 2022

WEB

Stůl I.B1.5.9

Rozvod vědeckého skóre, 2006 až 2022

WEB

Stůl I.B1.5.10

Varianta v matematice performance, 2003 až 2022

WEB

I.B1.5.11

Varianty ve čtení, 2000 až 2022

WEB

Tabulka I.B1.5.12

Variace vědeckého výkonu, 2006 až 2022

WEB

I.B1.5.13

Procento lidí s nízkými výkonnými umělci a špičkovými matematikanty mezi všemi patnáctiletými, 2012 až 2022

WEB

Stolní I.B1.5.14

Procento lidí s nízkým výkonem a špičkovými umělci ve čtení mezi všemi patnáctiletými, 2012 až 2022

WEB

I.B1.5.15

Procento lidí s nízkými výsledky a špičkových vědeckými umělci mezi 15letými, 2012 až 2022

WEB

Tabulka I.B1.5.16

Rozdělování matematiky skóre mezi 15-letý, 2012 až 2022

WEB

Tabulka I.B1.5.17

Rozdělení výsledků ve čtení mezi 15letými, 2012 až 2022

WEB

Tabulka I.B1.5.18

Rozdělení výsledků ve vědě mezi 15letými, 2012 až 2022

WEB

I.B1.5.19

Výkaz matematiky podle celostátního čtvrtletí socioekonomického statusu, 2012 až 2022

WEB

Stolní I.B1.5.20

Čtení podle celostátního čtvrtletí socioekonomického statusu, 2012 do roku 2022

WEB

Tabulka I.B1.5.21

Vědecká výkonnost podle celostátního socioekonomického statusu, 2012 až 2022

WEB

Tabulka I.B1.5.22

Síla vztahu mezi matematickou výkonností a socioekonomickým statusem, 2012 až 2022

WEB

Tabulka I.B1.5.23

Síla vztahu mezi čtenářskou a socioekonomickým statusem, 2012 až 2022

WEB

Tabulka I.B1.5.24

Síla vztahu mezi vědeckou výkonností a socioekonomickým statusem, 2012 až 2022

WEB

Stolní bod I.B1.5.25

Nízký výkon v matematice, do čtvrtiny socioekonomického statusu, 2012 až 2022

WEB

Stolní I.B1.5.26

Nízká výkonnost ve čtení do čtvrtiny socioekonomického statusu, 2012 až 2022

WEB

I.B1.5.27

Nejlepší výsledky v matematice, podle čtvrtiny socioekonomického statusu, 2012 až 2022

WEB

Tabulka I.B1.5.28

Nejlepší výsledky ve čtení, do čtvrtiny socioekonomického statusu, 2012 až 2022

WEB

Tabulka I.B1.5.29

Rozdělení matematických skóre u znevýhodněných studentů, 2012 do roku 2022

WEB

I.B1.5.30

Rozdělení matematiky mezi zvýhodněné studenty, 2012 do roku 2022

WEB

Tabulka I.B1.5.31

Socioekonomické mezery v horní a dolní části rozložení matematiky skóre, 2012 až 2022

WEB

Stolní I.B1.5.32

Rozdělení výsledků ve čtení mezi znevýhodněnými studenty, 2012 až 2022

WEB

Stolní I.B1.5.33

Rozdělení výsledků ve výši čtenářů mezi zvýhodněné studenty, 2012 až 2022

WEB

Tabulka I.B1.5.34

Socioekonomické rozdíly v horní a dolní části distribuce čtenářských účtů, 2012 až 2022

WEB

I.B1.5.35

Rozdělení výsledků přírodních věd u znevýhodněných studentů, 2012 až 2022

WEB

Stolní I.B1.5.36

Rozdělení výsledků přírodních věd mezi zvýhodněnými studenty, 2012 do roku 2022

WEB

I.B1.5.37

Socioekonomické mezery v horní a dolní části distribuce vědeckého skóre, 2012 až 2022

WEB

Stolní I.B1.5.38

Boys' matematický výkon, 2012 až 2022

WEB

Tabulka I.B1.5.39

Dívčí matematika performance, 2012 až 2022

WEB

Tabulka I.B1.5.40

Rozdíly pohlaví v matematice, 2012 až 2022

WEB

Tabulka I.B1.5.41

Představení pro čtení chlapců, 2012 až 2022

WEB

Tabulka I.B1.5.42

Dívčí čtení, 2012 až 2022

WEB

Stůl I.B1.5.43

Genderové rozdíly ve čtení představení, 2012 až 2022

WEB

Tabulka I.B1.5.44

Vědecká výkonka Boys, 2012 až 2022

WEB

Tabulka I.B1.5.45

Vědecká výkonnost dívek, 2012 až 2022

WEB

Tabulka I.B1.5.46

Genderové rozdíly ve výkonnosti vědy, 2012 až 2022

WEB

Stolní bod I.B1.5.47

Nízký výkon v matematice u chlapců a dívek, 2012 až 2022

WEB

Stolní I.B1.5.48

Nízký výkon ve čtení mezi chlapci a dívkami, 2012 až 2022

WEB

I.B1.5.49

Nejlepší výsledky v matematice u chlapců a dívek, 2012 až 2022

WEB

Stolní I.B1.5.50

Nejlepší výkon ve čtení mezi chlapci a dívkami, 2012 až 2022

StatLink https://stat.link/wh9d4z

StatLink https://stat.link/qmuad8

Stůl I.B1.7. Imigrační zázemí a tabulky bodů pro hodnocení výsledků studentů
 

Tabulka I.B1.7.1

Procento studentů s přistěhovaleckým zázemím v PISA 2022

WEB

Tabulka I.B1.7.2

Procento studentů s přistěhovaleckým zázemím v PISA 2012, 2015 a 2018

WEB

Tabulka I.B1.7.3

Změna mezi lety 2018 a 2022 v procentu studentů s přistěhovaleckým zázemím

WEB

Tabulka I.B1.7.4

Změna mezi lety 2012, 2015 a 2022 v procentech studentů s přistěhovaleckým zázemím

WEB

Stolní I.B1.7.5

Socioekonomický status, přistěhovalecké poziční

WEB

Stolní I.B1.7.6

Socioekonomický status přistěhovaleckého původu v PISA 2012, 2015 a 2018

WEB

Tabulka I.B1.7.7

Změna mezi lety 2022 a 2018 v socioekonomickém postavení přistěhovalců

WEB

Tabulka I.B1.7.8

Změna mezi lety 2012, 2015 a 2022 v socioekonomickém postavení přistěhovaleckého původu

WEB

Tabulka I.B1.7.9

Jazyk, o které doma mluví přistěhovalec, v PISA 2022

WEB

Stolní bod I.B1.7.10

Studenti, kteří nemluví domácím jazykem hodnocení v rámci imigrantské minulosti v PISA 2012, 2015 a 2018

WEB

I.B1.7.11

Změna mezi lety 2018 a 2022 v jazyce, kterým doma mluví přistěhovalecký původ

WEB

Tabulka I.B1.7.12

Změna mezi lety 2012, 2015 a 2022 v jazyce, kterým doma mluví přistěhovalecká zázemí

WEB

I.B1.7.13

Věk příchodu studentů imigrantů v roce 20221

WEB

Tabulka I.B1.7.14

Věk příchodu studentů imigrantů, 2012 až 2018

WEB

I.B1.7.15

Změna mezi lety 2018 a 2022 ve věku příchodu imigrantů

WEB

I.B1.7.16

Změna mezi lety 2012, 2015 a 2022 ve věku příchodu imigrantských studentů
 

Stolní I.B1.7.17

Matematika výsledků studentů s přistěhovaleckým poskokem v PISA 2022

WEB

Tabulka I.B1.7.18

Matematika výsledků studentů s přistěhovaleckým zázemím v PISA 2012, 2015 a 2018

WEB

Tabulka I.B1.7.19

Změna mezi lety 2018 a 2022 v matematické výkonnosti studentů s přistěhovaleckým zázemím

WEB

I.B1.7.20

Změna mezi lety 2012, 2015 a 2022 v matematickém výkonu studentů s přistěhovaleckým zázemím

WEB

Stolní I.B1.7.21

Čtení výsledků studentů s přistěhovaleckým zázemím v PISA 2022

WEB

Tabulka I.B1.7.22

Čtení výsledků studentů s přistěhovaleckým zázemím v PISA 2012, 2015 a 2018

WEB

Tabulka I.B1.7.23

Změna mezi lety 2018 a 2022 ve čtení výsledků studentů s přistěhovaleckým zázemím

WEB

Stolní I.B1.7.24

Změna mezi lety 2012, 2015 a 2022 ve čtení výsledků studentů s přistěhovaleckým zázemím

WEB

Tabulka I.B1.7.25

Vědecké výsledky studentů s přistěhovaleckým poangetím v PISA 2022

WEB

Tabulka I.B1.7.26

Vědecký výkon studentů s přistěhovaleckým poletem v PISA 2012, 2015 a 2018

WEB

Stol I.B1.7.27

Změna mezi lety 2018 a 2022 ve vědeckém výkonu studentů s přistěhovaleckým požitím

WEB

Stůl I.B1.7.28

Změna mezi lety 2012, 2015 a 2022 ve vědeckém výkonu studentů s přistěhovaleckým zázemím

WEB

Tabulka I.B1.7.29

Matematika výkonnost studentů s přistěhovaleckým zázemím podle jazyka, kterým se mluví doma v PISA 2022

WEB

I.B1.7.30

Matematika výsledků studentů s přistěhovaleckým pozadím jazykem mluví doma v PISA 2012, 2015 a 2018

WEB

I.B1.7.31

Změna mezi lety 2018 a 2022 v matematické výkonnosti studentů s přistěhovaleckým zázemím podle jazyka, kterým se mluví doma

WEB

Tabulka I.B1.7.32

Změna mezi roky 2012, 2015 a 2022 v matematické výkonnosti studentů s přistěhovaleckým zázemím jazykem, kterým se mluví doma

WEB

Tabulka I.B1.7.33

Čtení výsledků studentů s přistěhovaleckým zázemím mluvené doma v PISA 2022

WEB

Stůl I.B1.7.34

Čtení výsledků studentů s přistěhovaleckým původem jazykem, kterým se doma mluví v PISA 2012, 2015 a 2018

WEB

Tabulka I.B1.7.35

Změna mezi lety 2018 a 2022 ve čtení výsledků studentů s přistěhovaleckým pozadím jazykem, kterým se mluví doma

WEB

Stolní I.B1.7.36

Změna mezi lety 2012, 2015 a 2022 ve čtení výsledků studentů s přistěhovaleckým pozadím jazykem, kterým se mluví doma

WEB

Stolní I.B1.7.37

Nízký výkon v matematice podle přistěhovaleckého původu v PISA 2022

WEB

Tabulka I.B1.7.38

Nízké výsledky v matematice, podle přistěhovaleckého prostředí v PISA 2012, 2015 a 2018

WEB

Tabulka I.B1.7.39

Změna mezi PISA 2018 a PISA 2022 v nízkých výkonech v matematice, podle přistěhovaleckého zázemí

WEB

Stůl I.B1.7.40

V letech 2012, 2015 a 2022 s nízkou výkonností v matematice přistěhovaleckého původu

WEB

I.B1.7.41

Nízký výkon ve čtení podle přistěhovaleckého prostředí v PISA 2022

WEB

V tabulce I.B1.7.42

Nízký výkon ve čtení podle přistěhovaleckého prostředí v PISA 2012, 2015 a 2018

WEB

Stůl I.B1.7.43

Změna mezi lety 2018 a 2022 nízkou výkonností ve čtení v přistěhovaleckém prostředí

WEB

Stolní část I.B1.7.44

Změna mezi roky 2012, 2015 a 2022 s nízkou výkonností ve čtení v rámci přistěhovaleckého prostředí

WEB

Stolní I.B1.7.45

Nízká vědecká výkonnost v oblasti přistěhovaleckého prostředí v PISA 2022

WEB

Stolní I.B1.7.46

Nízké výsledky ve vědě podle přistěhovaleckého prostředí v PISA 2012, 2015 a 2018

WEB

Tabulka I.B1.7.47

Změna mezi lety 2018 a 2022 s nízkou výkonností ve vědě podle přistěhovaleckého prostředí

WEB

Stolní I.B1.7.48

Změna mezi lety 2012, 2015 a 2022 s nízkou výkonností ve vědě podle přistěhovaleckého původu

WEB

Tabulka I.B1.7.49

Inter-dohlava v matematice studentů imigrantů skóre, 2012 až 2022

WEB

V tabulce I.B1.7.50

Inter-dvojitá škála v ne-původci studentům' matematiky skóre, 2012 do 2022

WEB

Tabulka I.B1.7.51

Rozdíly v rozmezí mezihlami v matematice podle imigračního prostředí, 2012 až 2022

WEB

I.B1.7.52

Rozdíl v matematickém výkonu, z prostředí imigranta, po zohlednění socioekonomického zázemí a jazyka mluví doma v PISA 2022

WEB

I.B1.753

Rozdíl v matematické výkonnosti, podle přistěhovaleckého prostředí, po zohlednění socioekonomického zázemí a jazyka, kterým se mluví doma, 2012 až 2022

WEB

Tabulka I.B1.7.54

Inter-dobyly řady v hodnocení studentů imigrantů, 2012 až 2022

WEB

V tabulce I.B1.7.55

Inter-decila se pohybuje v ne-imigrantských studentů čtenáře skóre, 2012 až 2022

WEB

Tabulka I.B1.7.56

Rozdíly v rozmezí mezihlami při čtení podle přistěhovaleckého prostředí, 2012 až 2022

WEB

Tabulka I.B1.7.57

Rozdíl ve čtení podle přistěhovaleckého prostředí po započtení socioekonomického prostředí a jazyka, kterým se mluví doma v PISA 2022

WEB

Tabulka I.B1.7.58

Rozdíl ve čtení podle výsledků, přistěhovalecově pozadí, po zohlednění socioekonomického prostředí a jazyka, kterým se mluví doma, 2012 až 2022
 

 

 

 
 

Tags: 

CAPTCHA
Správná odpověď Vás odliší od robota.
Místo pro odpověď.