Méně než 20 dětí ve třídě je drahý luxus. V malých třídách se víc nenaučí

Až se po prázdninách děti vrátí do školy, často uvidí méně než 20 spolužáků. Běžné jsou třídy o 15 dětech, a to i ve městech. Sám jsem bral velikost tříd za důležité kritérium výběru školy pro naše čtyři děti: intuitivně dává smysl, že v malé třídě má učitel na děti víc času. Tuhle intuici zkoumají desítky vědeckých studií. Výsledek? Počet dětí ve třídě má na jejich vzdělání mizivý vliv.

Ne všechny studie se shodnou. Existuje jich 62 a dohromady uvádějí 1767 různých odhadů. Navíc publikované studie nemusí nestranně odrážet skutečná vědecká zjištění: díky publikační selektivě jsou častěji zveřejňovány výsledky zajímavé či konzistentní s převládající teorií. Studie se též liší v metodologické kvalitě.

Statistická metoda, jíž lze shrnout výsledky studií na stejné téma, se jmenuje metaanalýza. Očišťuje literaturu o publikační selektivitu a bere v úvahu rozdíly v kvalitě. Pochází původně z medicíny, ale jde ji využít třeba i pro výpočet optimální inflace, ideálního zdanění emisí CO2 nebo užitečnost investování do hedgeových fondů.

Naše výzkumná skupina se na metaanalýzu specializuje a pomáhá organizovat každoroční workshop, jehož se účastní odborníci z celého světa. Kromě rozvoje metody usilujeme o výzkum, který je v praxi přímo využitelný. Nejnovější metaanalýza mluví jasně: změny počtu dětí ve třídě v rozmezí 15–35 žáků neovlivňují studijní výsledky, a to ani v případě minorit a chudých rodin.

Jak posoudíme, které z 62 studií jsou kvalitní? Příliš soudit nemusíme. Studie se mezi sebou liší ve 42 ohledech (různá data a metody), ale mizivý vliv velikosti třídy je výsledek společný pro všechny přístupy. S jedinou výjimkou: experiment ve státě Tennessee, kde v 80. letech dostaly základní školy 28 milionů dolarů, aby část tříd zmenšily.

Jenže v Tennessee to nebyl pořádný experiment, jaké Julie Chytilová a Michal Bauer z Univerzity Karlovy publikují v Nature. Experiment v Tennessee nebyl randomizovaný. Tedy nelze ověřit, zda byli děti a učitelé do tříd rozděleni náhodně. Aktivnější rodiče mohli své děti protlačit do menších tříd. Ředitelé mohli přidělovat menší třídy za odměnu lepším učitelům.

Kontrolovaný experiment je zde nereálný. Řada studií tedy používá chytrý trik, za který byla mimo jiné udělena Nobelova cena v ekonomii: mnohde platí, že zapíše-li se prvňáčků 60, vypíše škola dvě třídy. Když se jich ale zapíše 61, vypsány jsou třídy tři . Za ideálních podmínek máme přirozený experiment, při kterém rozdělení do dvou tříd (60 žáků) a tří tříd (61 žáků) nezáleží na schopnostech dětí a učitelů.

Této metodě se říká regresní diskontinuita a nové studie nobelisty Angrista ukazují totéž co metaanalýza. I ostatní metody snažící se řešit problém „korelace není kauzalita“, instrumentální proměnné a regresní analýza s kontrolními proměnnými, dávají stejné výsledky: na velikosti třídy záleží vzdělání dětí pramálo. Proč? Studie se neshodnou, ale zřejmě není snadné efektivně uzpůsobit výuku zmenšení třídy.

Na velikosti třídy ovšem záleží rodičům a učitelům. Zmenšování tříd je politika tak populární, že jen od roku 2010 ji zavedlo nejméně 17 zemí a regionů na světě. Například od letošního září se sníží počet dětí ve třídách v New Yorku. Zdůvodnění: „Studie ukazují, že děti se v menších třídách učí rychleji.“ Hle, politika založená na faktech v postmoderním pojetí.

Zmenšování tříd nejenže nepomáhá, ale škodí ve dvou oblastech. Zaprvé, odsává peníze, které by jinak mohly jít na platy učitelů. Snížíte-li velikost třídy z 30 dětí na 20, potřebujete o 50 procent učitelů víc. Rozpočtově ekvivalentní je zvýšit platy o 50 procent. Zadruhé, když potřebujete tolik nových učitelů, získáte menší procento skutečných srdcařů. Méně dětí zažije špičkové učitele.

Sečteno a podtrženo, nepotřebujeme menší třídy a víc učitelů. Potřebujeme, aby nejlepší učitelé učili větší třídy a byli špičkově placeni. Začněme zvýšením nejnižšího povoleného průměrného počtu dětí na třídu ve škole ze současných 17 (!) alespoň na 20. Ušetřené peníze dejme ředitelům na bonusy pro nejlepší učitele.