During transition to post-compulsory education, a considerable proportion of Swiss school leavers pursues so called intermediate or bridging solutions, usually one-year programs which are geared to facilitate access to VET. In this contribution, we analyze how individual, family, school and systemic context factors inluence such a delayed transition, and which efect this transition has on upper secondary VET enrolment and completion. On the basis of the TREE data we irst model the selection processes at work by means of a multinomial logistic regression. hen we estimate the efects on access to and completion of an upper secondary VET program by means of propensity score matching.
Am Übergang in nachobligatorische Ausbildungsgänge durchlaufen viele Jugendliche in der Schweiz eine sogenannte Übergangslösung oder ein Brückenangebot wie z. B. ein zehntes Schuljahr. Wir beleuchten in diesem Beitrag zum einen, wie schulische, individuelle, familiäre und systemische Kontextfaktoren den Übertritt in solche Brückenangebote beeinflussen. Zum anderen gehen wir der Frage nach, wie sich ein verzögerter Einstieg über ein Brückenangebot auf die Chance auswirkt, eine Ausbildung auf Sekundarstufe II zu beginnen bzw. abzuschliessen. Auf der Basis der TREE-Daten modellieren wir zunächst die interessierenden Übertrittsprozesse mittels einer multinomialen logistischen Regression, um dann mittels Propensity Score Matching deren Wirkung auf die nachobligatorischen Bildungschancen abzuschätzen.
Am Übergang in nachobligatorische Ausbildungsgänge durchlaufen viele Jugendliche in der Schweiz eine sogenannte Übergangslösung oder ein Brückenangebot wie z. B. ein zehntes Schuljahr. Wir beleuchten in diesem Beitrag zum einen, wie schulische, individuelle, familiäre und systemische Kontextfaktoren den Übertritt in solche Brückenangebote beeinflussen. Zum anderen gehen wir der Frage nach, wie sich ein verzögerter Einstieg über ein Brückenangebot auf die Chance auswirkt, eine Ausbildung auf Sekundarstufe II zu beginnen bzw. abzuschliessen. Auf der Basis der TREE-Daten modellieren wir zunächst die interessierenden Übertrittsprozesse mittels einer multinomialen logistischen Regression, um dann mittels Propensity Score Matching deren Wirkung auf die nachobligatorischen Bildungschancen abzuschätzen.
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