Giáo dục tiếp tục chuyển biến theo chiều hướng...tiêu cực

Vietsciences-Nguyễn Văn Tuấn và Nguyễn Đình Nguyên               24/06/2010

 

Những bài cùng đề tài

Một trong những tư duy cần xóa bỏ ngay là tư duy bệnh thành tích, bất kể tư duy này xuất phát từ áp lực chính trị hay mặc cảm địa phương.

Nhận diện các địa phương "siêu thành tích" (I)

Vì số liệu không đầy đủ, nên chúng tôi phải tạm sử dụng số liệu đã được qua "chế biến", hiểu theo nghĩa các tỉ lệ tốt nghiệp của mỗi tỉnh đã được tính toán từ con số thí sinh dự thi và số thí sinh tốt nghiệp. Tuy nhiên, vì số học sinh dự thi thường cao (trên 1.000) nên những con số tỉ lệ tốt nghiệp cũng không chịu sự chi phối của các yếu tố mẫu và nhiễu.

Hai phương pháp đo lường bệnh thành tích

Về mặt phương pháp, 2 phương pháp để đo lường bệnh thành tích là: Hệ số biến thiên (coefficient of variatio, tức CV) và so sánh tỉ lệ tốt nghiệp trên thực tế với tỉ lệ dự báo thu được bằng phân tích hồi qui đa tầng (hierarchical model).

Chỉ số thứ nhất: Hệ số biến thiên

Nếu địa phương có triệu chứng bệnh thành tích, thì chúng ta có thể đoán rằng độ dao động về tỉ lệ tốt nghiệp của địa phương đó ắt phải cao một cách bất thường. Biểu đồ 4 dưới đây cho thấy một sự khác biệt rất rõ nét về độ dao động của tỉ lệ tốt nghiệp giữa 3 miền đất nước. Nói chung, các tỉnh miền Bắc có tỉ lệ dao động (giữa các năm) lớn nhất, kế đến là các tỉnh miền Trung. Riêng các tỉnh, thành miền Nam có tỉ lệ tốt nghiệp khác biệt thấp nhất.

 

     

Biểu đồ 4 : Tỉ lệ tốt nghiệp THPT trong 5 năm 2006 - 2010 thuộc 3 miền Bắc, Trung và Nam. Chú ý trục tung có cùng đơn vị để dễ so sánh độ dao động giữa 3 miền

Do đó, vấn đề đặt ra là cần phải có một chỉ số thống kê định lượng, cụ thể hơn để đánh giá độ dao động, độ khác biệt giữa các năm trong một địa phương. Chỉ số đó là độ lệch chuẩn (standard deviation, SD). Theo định nghĩa, CV được tính bằng cách lấy SD chia cho số trung bình (average).  Bởi vì SD và số trung bình có cùng một đơn vị đo lường (trong trường hợp tỉ lệ tốt nghiệp, thì đơn vị đo lường là phần trăm). Cho nên với CV, là một tỷ số, có thể sử dụng để so sánh giữa các địa phương một cách dễ dàng. Thí dụ:

Tỉ lệ tốt nghiệp THPT của TP. Hồ Chí Minh trong thời gian 5 năm 2006 - 2010 lần lượt là 96,1 ; 95,1 ; 93,3 ; 94,6 ; và 94,6%. Như vậy, tính trung bình, tỉ lệ tốt nghiệp của TPHCM (%) là 94,7 ; và SD = 1,01. Do đó, chỉ số biến thiên CV =  0,0107 hay 1,07%, tức là rất thấp.

Ở Cao Bằng, tỉ lệ tốt nghiệp THPT trong cùng thời gian trên là 86,8% (2006), xuống còn 27,8% (2007), và nhanh chóng tăng lên 40,6% (2008), 64,2% (2009), đạt đỉnh 89,65% (2010). Do đó, tỉ lệ trung bình của 5 năm qua là 61,8%, nhưng với độ dao động rất lớn vì SD = 27,4%.  Nói cách khác độ lệch chuẩn cao 44% (CV = 44%) so với chỉ số trung bình.

Hai ví dụ trên cho chúng ta thấy rõ ràng rằng chỉ số CV có thể là một thước đo có ích để nhận ra các địa phương có tín hiệu bệnh thành tích. Nhưng bản thân chỉ số CV cũng dao động giữa các tỉnh thành, do đó, chúng tôi cần một ngưỡng (cut-off level) để đánh giá bệnh thành tích.

Gọi số trung bình CV của 63 tỉnh thành là aCV, và độ lệch chuẩn của độ biến thiên trong 63 tỉnh thành là sdCV, chúng ta có thể phát biểu rằng những tỉnh thành nào có CV cao hơn aCV + sdCV là địa phương có thể xem là "bất thường".

Qua phân tích thực tế, chúng tôi thấy chỉ số biến thiên trung bình cho toàn bộ 63 tỉnh thành là aCV = 17%, với độ lệch chuẩn sdCV = 11%.  Do đó, chúng tôi chọn ngưỡng CV trên 30% để nhận dạng các địa phương có thể "có bệnh thành tích".  Kết quả trình bày trong Bảng 2 cho thấy các tỉnh sau đây có CV trên 30%.

Bảng 2 : Các tỉnh thành có hệ số biến thiên trên 30% (tức có dấu hiệu "bệnh thành tích")

 

Tỉnh Tỉ lệ (%) tốt nghiệp THPT năm Hệ số biến thiên

(CV; %)

2006 2007 2008 2009 2010
Quảng Trị 96,18 82,77 61,70 46,40 98,90 29,3
Nghệ An 98,00 87,35 61,50 45,20 96,80 30,1
Hà Giang 95,56 75,90 54,60 34,80 87,60 35,6
Hòa Bình 95,37 80,84 57,40 33,00 96,60 37,5
Yên Bái 98,51 72,74 52,40 27,00 96,80 43,7
Cao Bằng 89,65 64,24 40,60 27,80 86,80 44,4
Bắc Kạn 70,00 60,95 43,20 20,30 91,20 47,1
Tuyên Quang 96,43 81,48 59,90 14,20 95,60 49,3
Sơn La 91,43 39,07 54,60 24,30 88,90 50,0

Chỉ số thứ hai: So sánh ước tính tỉ lệ tốt nghiệp thực tế và tỉ lệ dự báo

Biểu đồ tỉ lệ tốt nghiệp trong 5 năm cho thấy từ năm 2006 - 2010, xu hướng chung là tỉ lệ tốt nghiệp gần như tăng theo một hàm số của phương trình bậc 2. Qua so sánh thì mô hình hồi qui đa tầng (multilevel regression) phản ánh xu hướng tỉ lệ tốt nghiệp chung và cho từng tỉnh tốt hơn so với mô hình đường thẳng (kết quả không trình bày ở đây). Nên mô hình này được áp dụng để đánh giá bệnh thành tích.

Qua khảo sát các mô hình khả dĩ, mô hình ước tính tỉ lệ tốt nghiệp cho mỗi tỉnh tối ưu nhất là một hàm số mà thời gian tuân theo mô hình đa thức bậc 2, và phụ thuộc vào yếu tố vùng: TLTN = a + b*năm  + c*năm^2 + d*vùng + e (1); trong đó TLTN là tỉ lệ tốt nghiệp, a là thông số ước lượng tỉ lệ tốt nghiệp chung cho năm 2006, bc là thông số phản ảnh tốc độ tăng trưởng của TLTN, d là thông số phản ánh mức độ TLTN thay đổi theo vùng địa dư, và e là yếu tố ngẫu nhiên.

Từ đó, chúng tôi ước tính và nhận dạng địa phương có tín hiệu bệnh thành tích qua 2 bước như sau :

(a) Dùng mô hình (1) để ước tính các thông số cần thiết cho 4 năm 2006 đến 2009, và dùng thông số đó để ước tính tỉ lệ tốt nghiệp cho năm 2010.

(b) Lấy tỉ lệ tốt nghiệp thực tế trong năm 2010 trừ cho tỉ lệ tốt nghiệp dự báo dựa vào mô hình trong bước (a), và gọi kết quả là D; D chính là một thước đo về bệnh thành tích.

Nếu địa phương nào có D là số dương, thì điều này có nghĩa là địa phương đó có tỉ lệ tốt nghiệp tăng cao hơn so với xu hướng trong 4 năm qua. Tuy nhiên, bởi vì mô hình hồi qui vẫn còn có sai số, cho nên vấn đề là cần phải một ngưỡng của D để nhận dạng địa phương "có vấn đề".

Bởi vì tỉ lệ tăng trung bình là 8,8% mỗi năm với sai số chuẩn là 0,8%, cho nên chúng tôi chọn ngưỡng D, được tính bằng một trị số trung bình (8,8) ± 2*sai số chuẩn (khoảng 10%) để nhận dạng địa phương có tỉ lệ tăng trưởng cao một cách "bất thường".

Diện mạo các tỉnh có tín hiệu "bệnh" rõ rệt

Dựa vào cách tính và ngưỡng trên, chúng tôi nhận ra 17 địa phương sau đây có sai lệch đáng chú ý, tức là một tín hiệu của "bệnh thành tích" (Biểu đồ 5): Bắc Cạn, Thừa Thiên, Lạng Sơn, Bắc Giang, Thái Bình, Kon Tum, Thanh Hóa, Lai Châu, Quảng Trị, Phú Thọ, Nghệ An, Hà Giang, Hòa Bình, Cao Bằng, Tuyên Quang, Yên Bái, và Sơn La.

Trong số này, có đến 12 tỉnh thuộc vùng Đông Bắc và Tây Bắc! Những tỉnh thành này cũng nằm trong kết quả khi phân tích bằng hệ số biến thiên ở phần trên. Như vậy, có sự nhất quán giữa hai kết quả phân tích, và điều này cho thấy rằng các tỉnh thành vùng Đông Bắc và Tây Bắc quả thật có tín hiệu bệnh thành tích rất đáng chú ý.

 

Biểu đồ 5 : Nhận dạng các địa phương có dấu hiệu bệnh thành tích qua so sánh tỉ lệ tốt nghiệp THPT năm 2010. Trục hoành là mức độ khác biệt giữa tỉ lệ tốt nghiệp thực tế của năm 2010 và tỉ lệ dự báo dựa vào mô hình hồi qui tuyến tính cho năm 2010. Mức độ khác biệt càng lớn (các tỉnh màu đỏ, vượt qua ngưỡng 10%) có nghĩa là tín hiệu cho thấy khả năng "bệnh thành tích" càng cao.

Vài nhận xét

Kết quả phân tích chúng tôi trình bày trên đây cho thấy tỉ lệ tốt nghiệp THPT dao động rất lớn giữa các tỉnh thành trong cùng một vùng, và giữa các năm trong cùng một địa phương. Mức độ khác biệt giữa tỉnh có tỉ lệ tốt nghiệp cao nhất (Nam Định, 99,8%) và thấp nhất (Ninh Thuận, 69,1%) là 30,7%, một mức độ rất lớn so với các năm trước.

Nhưng điểm quan trọng hơn là ngay trong cùng một tỉnh, mức độ biến chuyển về tỉ lệ tốt nghiệp còn cao hơn cả mức độ khác biệt giữa các tỉnh thành. Qua phân tích thống kê, chúng tôi nhận thấy phương sai của tỉ lệ tốt nghiệp giữa các tỉnh, thành là 30,6, nhưng phương sai trong mỗi tỉnh thành là 221,2, cao hơn 7 lần so với phương sai giữa các tỉnh.

Đây là một điểm bất bình thường, bởi vì chúng ta kì vọng rằng mức độ khác biệt về tỉ lệ tốt nghiệp giữa các tỉnh, thành phải cao hơn so với độ dao động trong mỗi tỉnh, thành do điều kiện học hành khác nhau rất lớn giữa các địa phương.

Tại sao mức độ biến chuyển trong mỗi địa phương cao hơn so với mức độ khác biệt giữa các điạ phương? Chúng tôi nghĩ đến 4 giải thích khả dĩ như sau: (a) Trình độ học sinh cao hơn trong thời gian qua. (b) Trình độ giáo viên đã được cải thiện. (c) Đề thi trở nên dễ hơn. (d) Tác động từ những "yếu tố ngoại tại".

Theo nhận xét của chúng tôi, trình độ học sinh có thể cải thiện trong thời gian 5 năm qua, nhưng chưa có bằng chứng trực tiếp nào để công nhận như thế, và cũng rất khó có một sự biến chuyển về trình độ trong một thời gian ngắn. Nói một cách khác, yếu tố học sinh gần như là yếu tố biến đổi rất ít trong cùng một thế hệ. Tương tự, vì sự bổ nhiệm nhân sự trong các trường học, nên trình độ giáo viên cũng không thể nâng cao nhanh trong một vài năm được. Hơn nữa, lực lượng giáo viên trong cùng một tỉnh cũng gần như rất ít thay đổi với một khoảng thời gian ngắn.

Trong khi đó, có nhiều bằng chứng cho thấy đề thi năm nay dễ hơn năm ngoái và các năm trước. Như vậy, thực chất, sự biến chuyển lớn về tỉ lệ tốt nghiệp trong 5 năm qua, và nhất là năm 2010, không thể nào do trình độ học sinh và giáo viên được cải thiện nhanh, mà rất có thể là do yếu tố đề thi và yếu tố ngoại tại mà chúng ta khó có thể định lượng một cách trực tiếp và chính xác.

Ngoài ra, các kết quả trình bày trong bài này còn cho thấy bệnh thành tích giáo dục có xu hướng tái phát nhanh. Tỉ lệ tốt nghiệp năm 2010 (90%) tương đương với tỉ lệ tốt nghiệp năm 2006 (92%). Ngay sau khi nhậm chức, Bộ trưởng Giáo dục và Đào tạo phát động phong trào "Hai không", và tỉ lệ tốt nghiệp năm 2007 đột nhiên giảm xuống chỉ còn 63% (tức giảm 29% so với năm 2006). Nhưng ngay sau thời điểm đó, tỉ lệ tốt nghiệp liên tục tăng một cách nhanh chóng theo đường thẳng, gần 9% mỗi năm!

Quan trọng hơn, như đã trình bày ở trên, các tỉnh thành có tỉ lệ tốt nghiệp cao hay rất cao năm 2006 cũng chính là những tỉnh thành có tỉ lệ tốt nghiệp cao năm 2010. Độ tương quan giữa tỉ lệ năm 2010 và năm 2006 lên mức cao nhất so với những năm khác. Đây chính là một tín hiệu rõ ràng nhất cho thấy bệnh thành tích đang tái phát, và lần này, tốc độ tái phát rất nhanh.

Vậy, làm sao chúng ta có thể tin tưởng rằng có trường chỉ mấy năm trước đây có tỉ lệ tốt nghiệp 0%, mà nay thì tăng lên 90%? Nếu đó không phải là triệu chứng của bệnh thành tích, thì rất khó giải thích bằng một lí giải khác logic hơn!

Do đó, trái lại với cách diễn giải của Phó TT, cựu Bộ trưởng Nguyễn Thiện Nhân rằng "Chất lượng  học sinh tốt nghiệp phổ thông tăng", chúng tôi nghĩ rằng những biến chuyển về con số tỉ lệ tốt nghiệp không phản ảnh chất lượng giáo dục tăng, mà chỉ phản ảnh bệnh thành tích đang tăng.

Một trong những "phát hiện" thú vị của phân tích này là các tỉnh phía Bắc có tín hiệu bệnh thành tích cao hơn các tỉnh phía Nam. Dù sử dụng bất cứ thước đo thống kê nào, các địa phương có tín hiệu về bệnh thành tích thường là các tỉnh phía Bắc, nhất là Đông Bắc và Tây Bắc. Trong cả hai phương pháp định lượng, Sơn La là tỉnh có độ dao động về tỉ lệ tốt nghiệp bất thường nhất.

Năm 2006, tỉ lệ tốt nghiệp THPT ở Sơn La là 91%, nhưng giảm xuống chỉ còn 39% trong năm 2007, tăng lên 55% vào năm 2008, rồi lại giảm xuống còn 24% trong năm 2009, và nay thì tăng lên 89%. Thật khó có thể tưởng tượng ra một yếu tố nào khác gây ra một sự biến chuyển bất thường như thế, nếu không do bệnh thành tích!

Ngược lại với những gì Phó TT Nguyễn Thiện Nhân và Thứ trưởng Trần Quang Quý nhận xét về tình hình giáo dục theo chiều hướng tích cực, các kết quả phân tích này cho thấy tình hình giáo dục đang tiếp tục biến chuyển theo chiều hướng tiêu cực. Phong trào "Hai không" mà cựu Bộ trưởng Nguyễn Thiện Nhân phát động trong thời gian đầu nhậm chức xem ra chỉ có kết quả ngay sau đó, nhưng nay thì căn bệnh thành tích đã tái phát, và mức độ tái phát đã tương đương với thời điểm ông mới nhậm chức.

Có lẽ bài học ở đây là chúng ta không cần những phong trào với chữ "không" mà cần những thay đổi về tư duy một cách triệt để, và một trong những tư duy cần xóa bỏ ngay là tư duy bệnh thành tích, bất kể tư duy này xuất phát từ áp lực chính trị hay mặc cảm địa phương.

--------------

Ghi chú:

Phương pháp tính toán của chúng tôi dựa vào mô hình đa tầng (hierarchical model). Theo mô hình này, chúng tôi giả định rằng tỉ lệ tốt nghiệp của mỗi tỉnh thành i (i = 1, 2, 3...63 tỉnh thành) trong năm j (j = 2007 đến 2010) tuân theo hàm số đa thức bậc 2 với ảnh hưởng của vùng. Nói cách khác, hàm số này có 4 thông số a, b, c và d như sau: TLTN(ij) = a(i) + b(j)*T(ij) c(j)*T(ij)^2 + E(ij).  Chúng tôi giả định thêm rằng, thông số a(i) là tổng số của một thông số quần thể a, ảnh hưởng của vùng, và sai số U(i) cho tỉnh thành i. Tương tự, tỉ lệ tăng trưởng b(i) cũng bằng một thông số chung b cộng với một sai số liên quan đến tỉnh thành i. Nói cách khác, a(i) = a + k(vùng) + U(i) và b(i) = b + l(vùng) + V(i). Trong đó U(i) phân phối theo luật phân phối chuẩn với trung bình 0 và phương sai varV, tức U(i) ~ N(0, varV; tương tự, V(i) ~ N(0, varV), và E(ij) ~ (0, varE). Vấn đề đặt ra là phải ước tính các thông số trên. Chúng tôi dùng software R để ước tính các thông số đó, và kết quả được trình bày trong bảng số liệu dưới đây:

Thông số (parameter) Ý nghĩa của thông số Ước số (estimate) Sai số chuẩn (standard error)
A Tỉ lệ tốt nghiệp trung bình năm 2007 63,68 2,17
B Tốc độ tăng TLTN mỗi năm 8,76 0,80
Phương sai      
VarU Độ khác biệt về tỉ lệ tốt nghiệp giữa các tỉnh 272,69 52,89
Cov U(i) và V(i) Tương quan giữa tốc độ tăng và tỉ lệ tốt nghiệp năm 2007 -86,42 18,45
VarV Độ khác biệt giữa các tỉnh về tốc độ tăng tỉ lệ tốt nghiệp 34,28 7,29
VarE Độ khác biệt trong mỗi tỉnh thành 30,59 3,85

 

            ©  http://vietsciences.free.fr  và http://vietsciences.org    L