چکیده:
هدف اصلی مقاله حاضر ارائه الگوی چندسطحی واکاوی نمرات آزمون سراسری ورود به دانشگاهها و موسسات آموزش عالی میباشد. پژوهش حاضر به لحاظ هدف از نوع تحقیقات کاربردی و توصیفی است که به دنبال تحلیل و تبیین عوامل موثر بر نمره کل داوطلبان در آزمون ورود به دانشگاهها است. در این خصوص اطلاعات آزمون سراسری سال 1398 شامل دادههای مربوط به موقعیت اجتماعی اقتصادی خانواده داوطلبان و متغیرهای آموزشی، بهداشتی، فرهنگی و اقتصادی مربوط به شهرستانها و استانهای کشور را بکار گرفتیم و برای برآورد مدلهای چندسطحی از نرم افزار HLM استفاده شد.مقادیر همبستگی درون گروهی و پایایی الگوی مولفه واریانس ساختار سلسله مراتبی دادهها را به صورت تجربی تایید کرد. تخمین الگوی سه سطحی نشان داد که 6/94 درصد از تغییرات نمره کل به تفاوت در ویژگیهای فردی و خانوادگی داوطلبان مربوط میشود. 6/3 درصد از تغییرات نمره کل به عاملهای آموزشی، بهداشتی و فرهنگی شهرستان و 8/1 درصد به نرخ مشارکت اقتصادی استان مربوط میشود. با استفاده از تخمین الگوی چندسطحی به صورت تجربی نشان داده شد که واریانس سطح اول که شامل متغیرهای موقعیت اجتماعی اقتصادی داوطلبان است بیشترین سهم را در واریانس نمره کل دارد و با توجه به اینکه 4/5 درصد از تغییرات نمره کل مربوط به موقعیت جغرافیایی است، میتوان اذعان داشت تفاوت در نمره کل داوطلبان، نه تنها ریشه در موقعیت اجتماعی اقتصادی آنها دارد، بلکه تاثیر همزمان این موقعیت با سطح برخورداری شهرستانهای کشور از منظر عوامل آموزشی، بهداشتی، اقتصادی و فرهنگی نیز در تشدید تفاوت در نمره کلها سهیم است.
The main goal of this paper is to present a multi-level model for analyzing the scores of the national entrance exam to universities and higher education institutions.Based on its objective, this research is an applied and a descriptive research for analyzing and explaining the factors influencing the total score of the candidates participating in the university entrance exam. We used data of the 2019 year exam which include information on socio-economic status of the candidates' including educational, health, cultural and economic variables at individual level as well as at the level of counties and provinces of the country and We used the HLM software to stimate the multilevel models.The estimation of the three-level model showed that 94.6% of the changes in the total test score were due to the differences in the individual and family characteristics of the candidates. 3.6% of the changes in the total score were related to the educational, health and cultural factors of the city and 1.8% to the economic participation rate of the province. Cosidering that 5.4% of the changes in the total score are related to the geographical location, it can be acknowledged that the difference in the total score of the candidates is not only rooted in their socio-economic status, but the simultaneous effect of this situation with the level of prosperity of the cities from the perspective of educational, health, economic and cultural factors also contributes to the intensification of the difference in the total score.