Haridusel on enamikus riikides majanduspoliitika keskne komponent, kuna investeerimine inimkapitali omab riikide majanduskasvus võtmerolli. COVID-19 pandeemia tõi välja vanemate toetuse ja osaluse tähtsuse laste õpitulemuste jaoks. Magistritöö kinnitas vanemate kaasatuse positiivset seost õpilaste õppeedukusega.

Kuidas valisid oma magistritöö teema?

Kui sügisel algas magistriseminari kursus, ei teadnud ma siis veel, mis teemat ma lõputöö kirjutamiseks valida soovin. Bakalaureusetöö teema uurimist ma jätkata ei saanud, kuna õppisin teises suunas ja teema eriti ei sobinud ning lisaks tahtsin midagi uut uurida. Õnneks olid minu valitud juhendajal juba teemad olemas, mis teda huvitasid, seetõttu valisin kõigist variantidest selle, mis mulle kõige rohkem huvi pakkus.

Miks on see teema oluline/asjakohane?

Vanemate kaasamise mõju õpilaste saavutustele on ka meie ajal üsna aktuaalseks osutunud, kuna COVID-19 pandeemia on rõhutanud vanemate toe ja osaluse olulisust, kuna vanemad olid sunnitud osalema vahetult õpetamis- ja õppimisprotsessis.

Mis andmeid sa kasutasid? Kust sa andmed said?

Oma lõputöös kasutasin 2018. aasta rahvusvahelise 15-aastaste õpilaste hindamise programmi (PISA) andmeid, mis on avalikult kättesaadavad. Kahjuks lükati PISA 2021 pandeemia tõttu 2022. aastasse ja kuigi 2018. aasta andmed ei näidanud pandeemia mõju, kuid see ei takistanud uurimast seost vanemate kaasamise ja õpilaste saavutuste vahel, et teha järeldusi, mis võivad kehtida ka tänapäeval.

Millist meetodit sa kasutasid, kuidas jõudsid sobiva meetodini?

Lähtuvalt andmetüübist ja uuritud kirjandusest oli minu magistritöös põhiliseks meetodiks kahesammuline vähimruutude meetod (2SLS), mille jaoks oli suurimaks raskuseks sobiva instrumentaalse muutuja leidmine. Abimeetoditena kasutasin ka teisi meetodeid: tavaline vähimruutude meetod, hierarhiline klasteranalüüs ja mittelineaarne 2SLS meetod, kuna eeldati uuritavate muutujate mittelineaarset seost.

Mis tulemusteni jõudsid? Mis on järeldused?

Ökonomeetriline analüüs 2SLS-meetodi abil kinnitas positiivset seost vanemate kaasatuse ja õpilaste õppeedukuse vahel. Andmete detailsem analüüs hierarhilise klasterdamise, kirjeldava statistika ja mittelineaarse 2SLS-meetodi abil aitas tuvastada, et seos vanemate kaasamise ja õpilaste edukuse vahel ei ole siiski nii üheselt mõistetav, neil võib olla nii positiivne kui negatiivne suhe, ning need uuringu tulemused näitavad mitmeid suundi selle teema edasiseks uurimiseks.

Esiteks, selleks, et paremini mõista, kuidas need suhted eksisteerivad, on vaja täiendavaid uuringuid vanemate kaasamise ja õpilaste saavutuste vahelise seose kohta, kasutades erinevaid meetodeid ja uurides iga interaktsiooni tüüpi konkreetselt. Teiseks on vaja paneelandmeid, et mõista, kuidas need muutujad aja jooksul interakteeruvad, ja uurida muutujatevahelise kahesuunalise seose võimalust. Teisisõnu, et oleks võimalik analüüsida indikaatorite dünaamikat ajas ja tuvastada põhjuslikke seoseid. Lisaks pole välistatud paremad tulemused teiste instrumentaalmuutujate või täiendavate uurimismeetodite kasutamisel.

Mida sa magistritöö kirjutamise käigus uut õppisid?

Kuna tegelesin PISA andmetega, siis pidin PISA-st palju dokumentatsiooni andmete õige töötlemise kohta uurima ja ka SPSS programmi süvitsi õppima. Minu jaoks oli täiesti uus andmetöötluse PISA tehnika („plausible values“) õppimine, mille jaoks pidin olemasoleva „UNIVAR“-i makroskripti ümber kirjutama, et kohandada seda PISA 2018 jaoks, sest erinevalt varasematest PISA uuringutest, kus kasutati 5 väärtust, PISA. 2018 kasutab 10 väärtust. Ja kuigi see on spetsiifiline ja kitsa fookusega teema, oli see minu jaoks midagi uut ja huvitavat.

Tagasivaatavalt kogu magistriprogrammile, milliseid saadud oskusi/teadmisi hindad kõige rohkem?

Magistriprogramm õpetas mind kiiresti teadmisi ammutama, mõtlema ja analüüsima. Magistriõpe andis hea teoreetilise baasi majandusprotsesside mõistmiseks ning hindamatu praktilise kogemuse, mis ainult lisas huvi jätkata iseseisvalt ökonomeetriliste käsitluste õppimist. Samuti oli minu jaoks väga tähtis see, et antud magistriõppes sain võimaluse proovida õppida erinevaid andmetöötlus- ja analüüsiprogramme.

Majandusanalüüsi magistrikava eesmärk on anda põhjalik majandusteaduslik haridus koos praktiliste oskustega. Meil on väga tihe koostöö nii era- kui avaliku sektoriga, õppeainete väljaarendamisesse ja õpetamisesse on kaasatud Eesti Panga, Rahandusministeeriumi, Swedpanga ja SEB esindajad. Enamik õppejõududest on noorema põlvkonna doktorikraadiga teadlased, kellel lisaks tugevatele teoreetilistele teadmistele on olemas ka praktiline töökogemus erinevates majandusvaldkonna ettevõtetes. Tutvu õppekavaga: taltech.ee/majandusanaluus