Magistrit%C3%B6%C3%B6%20Jennifer-Chelsea%20Laanet.pdf

40

3.4. Ülevaade andmetest PISA 2022 uuringus osales Eestis 6392 õpilast 196 koolist. Valimis olid õpilased igast maakonnast, kõige rohkem osalejaid oli Harju maakonnast (Tire et al., 2023). Poisse ja tüdrukuid oli vastavalt 51% ja 49%, enim vastanutest õppisid 9. ja 8. klassis, muudes klassides õppijad moodustasid kokku vaid ligi 1% vastajatest (vt Joonis 1).

Joonis 1. V astajate jaotus soo ja klasside järgi Allikas: autori joonis PISA 2022 andmete põhjal

Eesti keel oli õpilase kodus põhiliseks kõneldavaks keeleks 72% ehk 4532 õpilasel ning vene keel 27% ehk 1688 õpilasel. Muu keele märkisid 84 õpilast ehk 1% õpilastest. Testi sooritasid eesti keeles 4849 õpilast ja vene keeles 1455 õpilast, vastavalt 77% ja 23% õpilastest (vt Joonis 2).

Joonis 2. Õpilaste kodune keel ja testi sooritamise keel Allikas: autori joonis PISA 2022 andmete põhjal

41

PISA testi matemaatikatulemused jaotatakse kaheksaks tasemeks (varasema kuue asemel). Varasem tase 1 on nüüd muudetud tasemeteks 1a, 1b, 1c, et hinnata täpsemalt madalama oskustetasemega õpilaste oskusi ja teadmisi. Iga saavutustaseme vahemik on ligikaudu 60 punkti (vt Tabel 4). (OECD, 2024)
Tabel 4. Matemaatilise kirjaoskuse sooritustasemete määratlused PISA skaalal
Allikas: OECD, 2024 Tase PISA skaala testipunktid 6 Võrdne või rohkem kui 669.30 5 Võrdne või rohkem kui 606.99, kuid vähem kui 669.30 4 Võrdne või rohkem kui 544.68, kuid vähem kui 606.99 3 Võrdne või rohkem kui 482.38, kuid vähem kui 544.68 2 Võrdne või rohkem kui 420.07, kuid vähem kui 482.38 1a Võrdne või rohkem kui 357.77, kuid vähem kui 420.07 1b Võrdne või rohkem kui 295.47, kuid vähem kui 357.77 1c Võrdne või rohkem kui 233.17, kuid vähem kui 295.47 Eesti õpilaste keskmine matemaatikatesti skoor oli ligikaudu 510 punkti, tüdrukute keskmine skoor oli ligikaudu 507 punkti ning poistel ligikaudu 514 punkti. Alasooritajaid (tasemed 1c-1a) oli 14.9% ning tippsooritajaid (tasemed 5 ja 6) oli 13,1% (Tire et al., 2023). Kuigi Eesti püsib oma tulemustega riikide võrdluses esimeste seas, on võrreldes eelmise testitsükliga tulemused halvenenud.

42

4. TULEMUSED JA ARUTELU Siinses peatükis tutvustan analüüsi tulemusi. Alustuseks kirjeldan seoseid matemaatikaärevusega teemaplokkide kaupa. Seejärel kirjeldan, kuidas mõjutavad erinevad tasemed koos matemaatikaärevust ning tõlgendan analüüside tulemusi. Teine alapeatükk kirjeldab seoseid matemaatika õppimise püsivusega. Alustan samati teemaplokki kaupa seoste hindamisest ning seejärel koondn kõik tasemed ühte mudelisse ning tõlgendan neid tulemusi. Esimesed kaks alapeatükki võimaldavad kolmandas alapeatükis teha järeldusi õpilase matemaatilise identiteedi mõjutajate kohta ning hüpoteesid H1-H8 kinnitada või ümber lükata. Viimases, neljandas alapeatükis hindan matemaatilise identiteedi mõju õpitulemustele ning annan hinnangu hüpoteesi H9 paikapidavusele.

4.1.Matemaatikaärevus 4.1.1 Teemaplokkide regressioonanalüüsid Esmalt koostasin regressioonimudelid teemaplokkide kaupa: pere, kooli objektiivsed omadused, kooli tajutavad näitajad, klass ja matemaatikaõpetaja ning õpilase individuaalsed omadused (vt Tabel 5). Pere. Regressioonis, kus sõltumatuteks muutujateks olid ESCS, õpilase hinnang oma pere SES- ile, peretoetus ning pere avatus uutele ideedele, olid statistiliselt olulise mõjuga matemaatikaärevusele pere ESCS ning pere avatus uutele ideedele. Kõrgema ESCS skoori ning perekonna suurema avatuse korral on õpilase matemaatikaärevus väiksem. Kooli objektiivsed omadused. Analüüsisin kooli objektiivsete omaduste, nagu asukoht, suurus ning koolitüüp, mõju õpilaste matemaatikaärevusele. Statistiliselt olulise mõjuga olid maakohaga (vähem kui 3 000 inimest) võrreldes väikelinn (3 000 - 15 000 inimest) ning suurlinn (100 000 - miljon inimest). Kooli suurus ja koolitüüp olid samuti statistiliselt olulised. Kui maakohaga võrreldes on väikelinnas või suurlinnas koolis käimisel ärevusele negatiivne mõju, st matemaatikaärevus on neis piirkondades suurem, siis kooli suuruse mõju oli positiivne:

43

suuremas koolis oli keskmine matemaatikaärevus väiksem. Samuti on võrreldes munitsipaalkoolidega erakoolides ärevus väiksem.
Tabel 5. Matemaatikaärevuse lineaarregressioonide tulemused teemaplokkide kaupa Tunnus/Mudel Pere Kool obj Kooli- keskkond Klass + matem Indivi- duaalsed (Vabaliige) -0.000 ***
-0.056 * 0.005 0.009 -0.252 *** ESCS -0.137 ***

SES hinnang -0.015

Pere toetus ja huvi 0.015

Pere julgustus ja avatus -0.100 ***

Asukoht (ref = maakoht)

   Väikelinn  

0.081 **

   Linn  

0.011

   Suurlinn  

0.153 ***

Kooli suurus

-0.056 ***

Erakool (ref = munitsipaalkool)

-0.389 ***

Neg koolikliima

-0.046 ***

Mitmekesisus

0.023 *

Pärssiv õp käitumine

0.020

Pärssiv õpl käitumine

0.057 ***

Koolirisk

0.040 ***

Kuuluvustunne

-0.189 ***

Turvatunne

-0.148 ***

Kiusamise kogemine

0.053 ***

Õp-õpl suhte kval

-0.121 ***

Õp tugi

-0.041 ***

Matem kval

-0.315 ***

Matem distsipliin

-0.064 ***

44

Tunnus/Mudel Pere Kool obj Kooli- keskkond Klass + matem Indivi- duaalsed SUGU (ref = poiss)

0.458 ***
Kodune keel (ref = eesti)

   Vene 

0.125 Muu

0.096 * Testi keel vene (ref = eesti)

-0.008 AIC 17097.4 17195.5 16824.5 16518.4 17012.4 R2 0.0248 0.0072 0.0727 0.1227 0.0397 Märkus: *** p-väärtus ≤ 0; ** p-väärtus ≤ 0.1; * p-väärtus ≤ 0.05. N = 5472 Allikas: autori arvutused PISA 2022 andmete põhjal Tajutav koolikeskkond. Koolijuhi hinnatud negatiivne koolikliima, mitmekesisus ning õpilastepoolne õppimist takistav tegutsemine on statistiliselt olulise mõjuga matemaatikaärevusele. Koolijuhi hinnang õpetajapoolse õppimist takistavale käitumisele ei oma statistilist mõju matemaatikaärevusele. Õpilase tajutud risk koolis on statistiliselt olulise mõjuga. Kooliriski tajumine ning õpilastepoolne õppimist takistav käitumine on matemaatikaärevusele negatiivse mõjuga ehk suurendavad ärevust. Statistiliselt oluline seos matemaatikaärevusega oli veel õpilase tajutud kuulumistundel, turvatundel ning kiusamise kogemisel. Nii suurem kuuluvus- kui turvatunne mõjusid matemaatikaärevusele positiivselt, st vähendasid ärevust ning kiusamise kogemine mõjus negatiivselt, st suurendas matemaatikaärevust. Ootamatu tulemusena on koolides mitmekesiste vaadete julgustamine samuti negatiivse mõjuga. Veelgi üllatavam on tulemus, et negatiivsem koolikliima mõjub matemaatikaärevusele positiivselt, st vähendab matemaatikaärevust.
Klass ja matemaatikaõpetaja. Kui hinnata õpetajate ja õpilaste suhtekvaliteedi, matemaatikaõpetaja toe, matemaatika õpetamise kvaliteedi ning matemaatikatunni distsipliini mõju matemaatikaärevusele, on need kõik statistiliselt olulised. Kõik neli tunnust on positiivses seoses matemaatikaärevusega, st vähendavad ärevust. Individuaalsed omadused. Analüüsisin õpilase soo, koduse keele ja testi sooritamise keele mõju matemaatikaärevusele. Tulemused näitasid, et soo mõju on statistiliselt oluline: tüdrukute

45

matemaatikaärevus on oluliselt kõrgem. Vene keel koduse keelena omas statistiliselt olulist negatiivset mõju. Testi sooritamise keel statistilt mõju ei omanud.
Kuigi igas teemaplokis on statistiliselt olulisi tunnuseid, on näha, et mõni teemaplokk on tunnuse selgitamisel oluliselt mõjusam kui teine. Võrreldes determinatsioonikordajat R2 ja AIC skoore näeme, et enim seletavad matemaatikaärevust klassi ja õpetaja tunnused ning subjektiivselt tajutava koolikeskkonna näitajad. Kõige vähem selgitusvõimet on kooli objektiivseid näitajaid sisaldaval mudelil.

4.1.2 Terviklik regressioonanalüüs Esimese erinevate teemaplokkide ühismudeli (Mudel 1 , Tabel 6) tegin põhiliste teoorias välja toodud näitajatega ning lisasin kontrolltunnustena õpilase vanuse ning tema matemaatika klassi õpilaste arvu. Seejärel tegin täiustatud mudeli (Mudel 2 , Tabel 6), kuhu lisasin kõik teemaplokkides kasutatud tunnused. Võrdlesin kahte mudelit AIC skoori ning determinatsioonikordaja R2 järgi. Mudel 1 AIC = 15948.8 ning R 2 = 0.2106. Mudel 2 AIC = 15768.1 ja R 2 = 0.2380. Nende kahe näitaja järgi saab öelda, et Mudel 2 on parema selgitusvõimega.
Testides multikollineaarsust, leidsin, et ASUKOHT ja LANGN on tugevas multikollineaarsuses (GVIF ≥ 16), mistõttu tegin kolmanda mudeli (Mudel 3 , Tabel 6), kust eemaldasin need kaks näitajat. Mudel 3 AIC = 15771.3 ning R2 = 0.2372. Võrreldes Mudel 2-ga suurenes AIC 3 võrra, mis ei näita olulist mudeli halvenemist, R 2 vähenes 0. 0008 võrra, mis on eeldatav tunnuste eemaldamisel, kuid muutus ei ole märkimisväärne, seega Mudel 2 ja Mudel 3 on sarnase selgitusvõimega, kuid Mudelis 3 ei ole multikollineaarust, mistõttu võib seda mudelit paremaks pidada.

46

Tabel 6. Regressioonimudelid: matemaatikaärevuse mõjutajad

Tunnus Mudel 1 Mudel 2 Mudel 3

(Vabaliige) -0.203 *** -0.481 *** -0.427 *** Pere näitajad ESCS -0.086 *** -0.084 *** -0.079 *** SES hinnang

0.026 ** 0.025 ** Pere julgustus ja avatus

-0.059 *** -0.059 *** Pere toetus ja huvi

0.051 *** 0.051 *** Kooli obj näitajad Asukoht (ref = maakoht)

   Väikelinn 

-0.015
-0.008

   Linn 

0.008
0.050

   Suurlinn 

0.059
0.093 **

Kooli suurus -0.012
-0.021 * -0.015
Erakool (ref = maakool)

-0.049
-0.050
Tajutava koolikeskkonna näitajad Neg koolikliima 0.008
-0.024 * -0.023 * Mitmekesisus

0.005
0.004
Pärssiv õp käitumine

-0.001
-0.001
Pärssiv õpl käitumine

0.035 ** 0.034 ** Koolirisk

0.019 * 0.018 * Kuuluvustunne -0.136 *** -0.127 *** -0.126 *** Turvatunne

-0.059 *** -0.059 *** Kiusamise kogemine 0.066 *** 0.040 *** 0.040 *** Klass + matem näitajad Õp-õpl suhte kval -0.060 *** -0.038 *** -0.038 *** Õp tugi

-0.035 *** -0.033 *** Matem kval -0.299 *** -0.260 *** -0.261 *** Matem distsipliin

-0.044 *** -0.045 *** Õpilase sots-dem näitajad Tüdruk (ref = poiss) 0.388 *** 0.355 *** 0.356 *** Kodune keel (ref = eesti)

   Muu 

0.002
-0.041

   Vene 

0.007
0.001

47

Tunnus Mudel 1 Mudel 2 Mudel 3 Testi keel vene (ref = eesti)
0.043
0.063 **

Võimekususkumus -0.190 *** -0.182 *** -0.182 ***

Klassi suurus 0.018
0.019 * 0.031 ***

Selektiivne vastuvõtt
(ref = alati)

   Ei 

0.115 *** 0.083 ***

   Vahest 

0.015
-0.009

Võimekuse järgi grup

-0.007
-0.006

Lisaõppes osalemine
(ref = ei osale)

0.330 *** 0.333 ***

Vanus -0.019 * -0.024 ** -0.023 **

Immigrandistaatus
(ref = kohalik)

   I gen 

-0.099
-0.106

   II gen 

0.035
0.030

AIC 15948.8 15768.1 15771.3

R2 0.2106 0.2380 0.2372 Märkus: *** p-väärtus ≤ 0; ** p-väärtus ≤ 0.1; * p-väärtus ≤ 0.05. N = 5472 Allikas: autori arvutused PISA 2022 andmete põhjal Ühendades erinevate teemaplokkide näitajad ühte mudelisse, muutuvad (peamõjude) tulemused mõningal määral (vt Tabel 6). Kui vaid perenäitajatega mudelis olid statistiliselt olulised ESCS ning pere avatus uutele ideedele, siis viimases, 3. mudelis, kus on kontrollitud korraga erinevate sfääride näitajate mõjusid, on lisaks statistiliselt olulised ka õpilase hinnang oma pere SES-ile ning pere toetus. Huvitaval kombel on õpilase hinnang oma pere SES-ile ärevust suurendava mõjuga: kui õpilane hindab oma pere SES-i kõrgemaks, on tema matemaatikaärevus suurem. Samuti on matemaatikaärevust suurendav pere toetus ja suurem huvi õpilase koolielu vastu. Kõrgema ESCS positiivne mõju matemaatikaärevuse vähendamisele on kooskõlas varasemalt leituga, et kõrgema SES taustaga lapsed usuvad rohkem oma võimetesse, hindavad oma oskuseid kõrgemalt (Boyle et al., 2023; Haataja et al., 2024) ning peavad lahendatavaid

48

ülesandeid kergemaks (Boyle et al., 2023) . Samas on siin kõrval olulisel kohal tulemus, et õpilase enda hinnangu mõju pere SES -ile erineb arvutatud ESCS skoori mõjust. Varasemates uurimustes (nt Nalipay et al., 2021; Peixoto et al., 2024) on toodud piirangutena, et pere tausta ja vanematega suhte mõjude hindamisel on kasutatud kas objektiivseid andmeid või pere enda hinnanguid, mitte õpilaste tajutud olukorra hinnangut ning need võivad omavahel erineda.
Siinse analüüsi tulemus e, et kõrgemalt tajutud pere SES seostub suurema matemaatikaärevusega, üheks selgituseks võib olla kõrgema SES-i pere laste suurem pinge olla edukas ja saavutada häid tulemusi (Luthar & Becker, 2002; Zhang et al., 2023) ning vanematepoolne suurem matemaatika tähtsustamine (Keating et al., 2022) . Pere toetuse negatiivne effekt võib samuti olla osalt selgitatud pere poolt tekitatud pingega. Nimelt on pere toetuse tunnuses sees ka küsimused selle kohta, kui sageli vanemad räägivad põhikooli lõpetamise olulisusest, arutavad kui hästi õpilasel koolis läheb, julgustavad häid hindeid saama ja räägivad õpilase tulevasest haridusest. Pere avatus aga julgustab õpilast katsetama ja on positiivse mõjuga. Vaid objektiivsete koolinäitajatega mudelis olid olulised kõik näitajad, ainukesena ei olnud statistiliselt oluline asukohana linn võrreldes maakohaga. Teiste näitajatega koos väheneb kooli objektiivsete tunnuste mõju oluliselt. Asukoha olulisus sõltub mudelist: Mudelis 3 asukohta sees ei ole, kuid sarnase selgitusvõimega Mudel 2 näitab suurlinnal statistiliselt olulist negatiivset mõju matemaatikaärevusele. Kooli suurus kaotab Mudelis 3 positiivse statistilise olulisuse, kuid 2. mudelis on sellel statistiliselt oluline positiivne mõju matemaatikaärevusele. Koolitüüp enam statistiliselt oluline ei ole. Selline tulemus viitab, et koolitasand ei ole matemaatikaärevusega robustses seoses, vaid teiste tasandite arvesse võt misel koolitasandi olulisus väheneb. Ühest küljest on see hea, kuna näitab, et Eestis on kooli mõju pigem tagasihoidlik ja koolid on sarnasel tasemel. Teisest küljest aga on faktoreid, mis omavad õpilase matemaatilisele identiteedile niivõrd tugevat mõju, et kooli mõju muutub väga väikeseks. Ka tajutava koolikeskkonna näitajate olulisus on muutunud võrreldes mudeliga, kus teisi tunnuseid ei olnud. Statistiliselt mitteoluliseks muutus mitmekesisuse vaadete julgustamine ning jätkuvalt ei ole statistilis elt oluline õpetajatepoolse õppimist takistav a käitumise mõju. Statistiliselt olulistena säilivad, kuigi vä iksema mõju -ulatusega, õpilastepoolse õppimist 49

takistava käitumise ning negatiivse koolikliima üllatuslik positiivne mõju matemaatikaärevusele. Samuti säilib statistiline olulisus kõigil õpilase poolt tajutud näitajatel.
Õpilase tajutud kooli riskitaseme l on negatiivne mõju , kuuluvus - ja turvatunne panustavad madalamasse matemaatikaärevusse ning kiusamise kogemine tõstab matemaatikaärevust. Turvatunne ning kuuluvustunne on inimese baasvajadused (Maslow, 1954) ning on tugevalt seotud suhetega kaaslastega (Osterman, 2000). Head suhted kaaslastega ning kuuluvustunne on aluseks positiivse identiteedi arenguks (Darragh, 2013; Jones & Magill, 2023; Radovic et al., 2017). Siinsete tulemuste tõlgendamisel tuleb arvesse võtta, et õpilastepoolne ja õpetajapoolne õppimist takistav käitumine, negatiivne koolikliima ning erinevusi toetav koolikliima on koolijuhi vaatest hinnatud ning seega ei pruugi kajastada seda, mida õpilased ise tajuvad. Negatiivse koolikliima tunnus on koondatud koolijuhi hinnangutest, mil määral esineb koolis probleeme vargustega, vandalismiga, ropendamisega, õpilastevahelise vaimse vägivallaga, õpilastevahelise füüsilise vägivallaga ning õ pilastepoolse koolitöötajatele suunatud verbaalse vägivallaga – neid käitumisi võivad õpilased täiskasvanutest väga erinevalt tajuda. Näiteks on leitud, et noorte seas on ropendamine palju tavalisem ja levinum kui vanemate generatsioonide seas ning noored ei näe seda probleemse käitumisena (Tikile & Ngulube, 2025). Teine võimalus, miks negatiivne koolikliima on positiivse mõjuga matemaatikaärevusele, võib tulla õpilaste identiteedist. Kui õpilane samastub (või püüab samastuda) mingi sotsiaalse normi või enda jaoks mõeldud olemusega, võivad olla tema vastused küsimustikule samuti mõjutatud sellest, kelleks ta end peab, mitte sellest, mida ta tegelikult teeb või tunneb (Brenner & DeLamater, 2016) . Seega võib olla, et õpilased, kes sisendavad endale, et nende jaoks ei ole koolis käimine ja/või matemaatika õppimine oluline, peegeldavad seda ka küsimustikus, mille tulemusena on neil justkui madal matemaatikaärevus.
Klassi ja matemaatikatundi ning -õpetajat iseloomustavad näitajad nagu õpetajaga suhte kvaliteet, õpetaja tugi, matemaatika õpetamise kvaliteet ning matemaatikatunni distsipliin
säilitasid kõik statistilise olulisuse ka lõplikus mudelis, mis näitab seose püsivust. Õpetajaga suhet iseloomustavad näitajad on kooskõlas varasemate uuringutega, mis on samuti rõhutanud õpetaja-õpilase suhte olulisust (Douglas et al., 2024; Hallinan, 2008; Hölscher et al., 2024; Liu 50

et al., 2025; Roorda et al., 2017) nii nooremate kui vanemate õpilaste seas ja eriti õpiraskustega ja/või kehvema majandusliku taustaga õpilaste jaoks (Roorda et al., 2011) . Ka õpetamise kvaliteedi (Ruiz-Alfonso et al., 2020; Ruiz-Alfonso & León, 2019; Steidtmann et al., 2023) ning klassiruumi distsipliini (Herpratiwi & Tohir, 2022; Kunter et al., 2007) olulisust on varasemalt tõendatud. Õpilase individuaalsete näitajate osas muutus statistiliselt ebaoluliseks kodus räägitav keel, ent testi sooritamise keel muutus lõplikus mudelis statistiliselt oluliseks ning seejuures on vene keeles testi sooritanute matemaatikaärevus suurem. See ühtib varasemate Eesti PISA tulemustega, kus vene koolide õpilastel on keskmiselt kehvemad tulemused (Põder, Lauri, et al., 2023). Endiselt on statistiliselt oluline suurem ärevus tüdrukutel. Kõrgem ärevus tüdrukutel on sage tulemus matemaatikaärevuse uuringutes (Evangelopoulou et al., 2023; Fajri & Amir, 2022; Hill et al., 2016; Kapitanoff & Pandey, 2017; Madjar et al., 2018; Ortega-Rodríguez, 2025).
Olulise lisandina koondmudelites on matemaatikaalane võimekususkumuse tunnus. See on kõigis kolmes mudelis statistiliselt oluline, näidates püsivat seost matemaatikaärevusega. Tugevam juurdekasvuuskumus (matemaatikat on võimalik õppida ja selles osavamaks saada) toetab matemaatikärevuse vähenemist. Võimekususkumuse positiivset mõju ärevusele kooli kontekstis on täheldatud varemgi. Näiteks Lou & Noels (2020) leidsid juurdekasvuuskumusel ärevust vähendava mõju keeleõppes ning samuti on leitud, et juurdekasvuuskumus toetab matemaatikaärevuse vähenemist (Cai et al., 2024; Samuel & Warner, 2021). Kontrolltunnustena toodud matemaatikaklassi suurus, õpilaste valimine kooli vastuvõtul, lisa matemaatikaõppes osalemine ning õpilase vanus on statistiliselt olulised. Õppimine suuremas klassis ning osalemine lisaõppes viitavad suuremale matemaatikaärevusel e, samuti on negatiivne seos matemaatikaärevusega koolidel, kus ei ole selekteerivat vastuvõttu ehk neis koolides tajuvad õpilased keskmiselt kõrgemalt matemaatikaärevust. Kõrgem vanus on seotud madalama matemaatikaärevusega. Kuigi klassi suuruse ja ärevus e vahelise seose kohta ei ole palju uuringuid, on viiteid sellele, et vähemate õpilastega on õpikeskkond meeldivam ja julgustavam (nt Harfitt, 2012). Lisaõppes osalemine võib viidata raskustele koolis, mis samuti on seotud kõrgema ärevusega (Kinanda et al., 2024; Puspananda & Rahmawati, 2020).
51

4.2.Püsivus matemaatika õppimisel 4.2.1 Teemaplokkide regressioonanalüüs Matemaatika õppimise püsivuse analüüsiks koostasin sarnaselt matemaatikaärevusele esmalt linaarregressioonimudelid teemaplokkide kaupa (vt Tabel 7), et näha mõjusid eraldiseisvalt ning võrrelda neid matemaatikaärevuse analüüside tulemustega.
Pere. Lineaarregressioon, kus sõltumatud tunnused olid ESCS, õpilase hinnang pere SES-ile, pere toetus-huvi ning pere julgustus-avatus, olid statistiliselt olulise positiivse tulemusega ESCS, pere toetus-huvi ning pere julgustus-avatus. Matemaatikaärevuse regressioonis omas pere toetus vastupidist mõju, ent ei olnud statistiliselt oluline. Kooli objektiivsed omadused. Mõjud matemaatika õppimise püsivusele olid sarnased mõjudega matemaatikaärevusele: negatiivne statistiliselt oluline mõju oli kooli asukohal, st väike linn ning suurlinn võrdluses maakohaga vähendavad püsivust matemaatika õppimisel ning statistiliselt oluline positiivne mõju oli kooli suurusel ja erakoolidel, näidates suuremates koolides ja erakoolides suuremat püsivust matemaatika õppimisel. Tabel 7. Matemaatika õppimise püsivuse lineaarregressioonide tulemused teemaplokkide kaupa Tunnus/Mudel Pere Kool obj Kooli- keskkond Klass + matem Indivi- duaalsed (Vabaliige) 0.002 0.051 * 0.002 0.009 -0.108 *** ESCS 0.110 ***

SES hinnang 0.005

Pere toetus ja huvi 0.161 ***

Pere julgustus ja avatus 0.140 ***

Asukoht (ref = maakoht)

   Väikelinn 

-0.122 ***

   Linn 

-0.013

   Suurlinn 

-0.070 *