Felsőoktatási intézmények jellegzetességei Összeállította:Eruditio-Hungária Kft. Készült az Oktatáskutató és Fejlesztő Intézet megbízásából, a Minőségfejlesztés a felsőoktatásban TÁMOP-4.1.4-08/1-2009-0002 azonosító számú projekt támogatásával. Budapest, 2011
Tartalomjegyzék A téma indoklása... 3 Az alapsokaság és a megfigyelési egység... 4 A csoportosítási dimenziók... 6 A hallgatók száma... 6 Nappali képzésben részt vevők aránya... 7 Jelentős jelenlét egy képzési területen... 8 Képzési súly index... 10 A klaszterképző dimenziók összefüggései... 12 A csoportok... 14 Összefoglalás... 17 2
A téma indoklása A felsőoktatási intézmények társadalmi kohéziós szerepelemzése elnevezésű kutatás célja, hogy olyan mutatók elkészítésére tegyen javaslatot, amiken keresztül megragadhatók a vidéki intézmények gazdasági-társadalmi hatásai. Bármilyen aspektusból, bármilyen mutatón keresztül mutatjuk be és hasonlítjuk össze azonban a felsőoktatási intézmények gazdasági és társadalmi hatásait, nem szabad elfeledkeznünk arról, hogy az intézmények méretükben, képzési struktúrájukban és munkaerő-piaci relevanciájukban jelentős mértékben eltérnek egymástól. Az egyes szerepek, hatások összehasonlításához tehát nélkülözhetetlen a típusokban való gondolkodás, ellenkező esetben olyan megállapításokhoz juthatunk, mint amikor a körtét hasonlítjuk az almához. Egy egyszerű példával élve: igazságtalan lenne a Kaposvári gazdaságélénkítő hatását a Pécsi Tudományegyeteméhez mérni, amikor, előbbi alig több mint 3000, utóbbi pedig több mint 25000 hallgatóval rendelkezik. A pécsi intézmény továbbá szélesebb képzési perspektívát kínál hallgatóinak, lényegesen nagyobb arányt képviselnek foglalkoztatottai, nagyságrendekkel nagyobb összeget csatornáz a helyi gazdaságba és néhány képzési területen országos jelentőségű. Ezért a következőkben bemutatunk egy olyan, statisztikai módszereken alapuló csoportosítási módszertant, amin keresztül nemcsak megismerhetőek az egyes intézmények közötti hasonlóságok és különbségek, hanem hangsúlyos szerepet játszanak a kohéziós mutatók értelmezésében is. Fontosnak tartjuk ismételten hangsúlyozni, hogy az egyes csoportokba tartozó intézmények még számos; számításba nem vett jellemző mentén különbözhetnek egymástól. Jelen kutatási programnak nem volt célja a felsőoktatási intézmények különböző jellemzők mentén való csoportosítása, ezért az eredményeket kezeljük egyfajta segédanyagként a kohéziós mutatók értelmezéséhez. Tanulmányunk első részében ismertetjük az alapsokaságot és a megfigyelési egységet, majd bemutatjuk a csoportosítás alapját képző dimenziókat. Végül a negyedik fejezetben rátérünk az ajánlott csoportosításra. 3
Az alapsokaság és a megfigyelési egység A kiírásából fakadóan csak az állami fenntartású, vidéki intézményeket vizsgáljuk. A Közép-Magyarországon működő karok és a magán-, illetve egyházi fenntartású intézmények tehát nem tartoznak bele a vizsgálati alapsokaságba. A Pest megyei állami fenntartású intézményeket sajátos földrajzi elhelyezkedésük, a főváros közelsége miatt szintén kizártuk az elemzésből. Kézenfekvő lenne, ha megfigyelési egységnek a felsőoktatási intézményeket választanánk, azonban egy FOI több településen is működtethet karokat. Gondoljuk meg: ha például a térségre gyakorolt hatásáról akarnánk megállapításokat megfogalmazni, akkor azonnal felmerülne a kérdés, melyik térségre is gondolunk? A NYME ugyanis Sopron mellett Szombathelyen, Mosonmagyaróváron, Székesfehérváron és Győrben is működtet karokat. Megfigyelési egységnek ezért egy felsőoktatási intézmény egy adott településen lévő karait tekintjük. Eszerint 31 megfigyelési egységet lajstromoztunk. Ezért is javasoljuk az AVIR rendszerébe tartozó FIR adatok kari szintű bontásban való megjelenítését, hiszen csak ilyen módon fogalmazhatóak meg adatalapú megállapítások felsőoktatási intézmények és térségek egymásra hatásáról. Adathiányok miatt azonban a BGF zalaegerszegi és salgótarjáni intézményeit, illetve a bajai székhelyű Eötvös József Főiskolát ki kellett hagyni az elemzésből. A gyöngyösi Károly Róbert Főiskola bevonásáról egyéb módszertani okokból kellett utóbb lemondanunk, ennek részletesebb okai a csoportosítási lehetőségekről szóló fejezetben kerülnek kifejtésre. 2. 1. tábla: Az elemzés megfigyelési egységei Ssz. Székhely Felsőoktatási intézmény 1 Békéscsaba Szent István 2 Debrecen Debreceni 3 Dunaújváros Dunaújvárosi Főiskola 4 Eger Eszterházy Károly Főiskola 5 Győr Széchenyi István 6 Győr 7 Gyula Szent István 8 Hajdúböszörmény Debreceni 9 Hódmezővásárhely Szegedi Tudományegyetem 10 Jászberény Szent István 11 Kaposvár Kaposvári 12 Kecskemét Kecskeméti Főiskola 13 Keszthely Pannon 14 Miskolc Miskolci 15 Mosonmagyaróvár 16 Nyíregyháza Nyíregyházi Főiskola 4
17 Nyíregyháza Debreceni 18 Pécs Pécsi Tudományegyetem 19 Sárospatak Miskolci 20 Sopron 21 Szarvas Szent István 22 Szeged Szegedi Tudományegyetem 23 Székesfehérvár 24 Szekszárd Pécsi Tudományegyetem 25 Szolnok Szolnoki Főiskola 26 Szombathely 27 Veszprém Pannon 5
A csoportosítási dimenziók Célunk, hogy különböző szempontok egységes figyelembevételével meghatározzuk a felsőoktatási intézmények közötti hasonlóságokat és különbségeket, és így csoportosítjuk azokat. Három dimenzió mentén képzeltük el a csoportosítást: FOI mérete: Méret alatt a foglalkoztatottak és hallgatók számát értjük. Mivel azonban ezen mutatók erősen korrelálnak, így a foglalkoztatottak számára vonatkozó információt elhagytuk. Képzési típusok: Itt lényegében a nappali és esti-levelező hallgatók arányára gondolunk. A dimenzió indokoltságát az adja, hogy jelentős különbségek vannak az egyes intézmények által kínált képzések munkarendje között. A két végletet említve: a Debreceni helyben működő karain 81 százalékban nappali képzésben résztvevőket találunk, míg ugyanez az arány a gyöngyösi Károly Róbert Főiskolán mindössze 20 százalék. Képzési struktúrája: A képzési struktúrát két mutatóval ragadjuk meg. Az első jelentős jelenlét mutató, ami prezentálja, hogy egy felsőoktatási intézmény hány olyan képzési terülten oktat, ahol a nappali képzésben részt vevő hallgatók legalább 9,5 százalékát tanítja. A másik a képzési súly index, ami megmutatja, hogy egy intézmény a nappali hallgatók létszámát tekintve mennyire jelentős mértékben járul hozzá a felsőfokú képzéshez. A hallgatók száma Az összes hallgató száma standardizált formában került felhasználásra. Erre azért van szükség, mert a klaszterképző dimenziók eltérő terjedelemben vehetnek fel értékeket, így torzítaná a K-means klaszterezés eredményeit. A standardizálás lényegében azt jelenti, hogy nulla várható értékű és egyes szórású terjedelemre transzformáljuk a változót. 3.1. tábla: A hallgatók száma Ssz. Székhely Felsőoktatási intézmény Hallgatók száma fő Standardizált érték pont 1 Békéscsaba Szent István 1 521-0, 61 2 Debrecen Debreceni 25 990 2, 43 3 Dunaújváros Dunaújvárosi Főiskola 4 312-0, 26 4 Eger Eszterházy Károly Főiskola 8 320 0, 24 5 Győr Széchenyi István 10 786 0, 54 6 Győr 4 119-0, 29 7 Gyula Szent István 686-0, 71 6
8 Hajdúböszörmény Debreceni 1 944-0, 56 9 Hódmezővásárhely Szegedi Tudományegyetem 417-0, 75 10 Jászberény Szent István 1 253-0, 64 11 Kaposvár Kaposvári 3 244-0, 40 12 Kecskemét Kecskeméti Főiskola 4 917-0, 19 13 Keszthely Pannon 1 064-0, 67 14 Miskolc Miskolci 13 394 0, 87 15 Mosonmagyaróvár 889-0, 69 16 Nyíregyháza Nyíregyházi Főiskola 8 900 0, 31 17 Nyíregyháza Debreceni 1 932-0, 56 18 Pécs Pécsi Tudományegyetem 27 480 2, 62 19 Sárospatak Miskolci 546-0, 73 20 Sopron 4 689-0, 22 21 Szarvas Szent István 1 626-0, 60 22 Szeged Szegedi Tudományegyetem 26 409 2, 49 23 Székesfehérvár 588-0, 73 24 Szekszárd Pécsi Tudományegyetem 1 552-0, 61 25 Szolnok Szolnoki Főiskola 4 161-0, 28 26 Szombathely 3 976-0, 31 27 Veszprém Pannon 8 888 0, 31 Forrás: NEFMI 2010 Nappali képzésben részt vevők aránya A nappali képzésben részt vevők aránya standardizált formában került felhasználásra. Erre azért van szükség, mert a klaszterképző dimenziók eltérő terjedelemben vehetnek fel értékeket, így torzítaná a K-means klaszterezés eredményeit. A standardizálás lényegében azt jelenti, hogy nulla várható értékű és egyes szórású terjedelemre transzformáljuk a változót. 3. 2. tábla: Nappali képzésben résztvevők aránya Ssz. Székhely Felsőoktatási intézmény Nappalisok Standardizált érték aránya % pont 1 Békéscsaba Szent István 46, 22% -0, 81 2 Debrecen Debreceni 80, 85% 1, 75 3 Dunaújváros Dunaújvárosi Főiskola 55, 19% -0, 15 4 Eger Eszterházy Károly Főiskola 51, 42% -0, 45 5 Győr Széchenyi István 67, 19% -0, 67 6 Győr 48, 29% 0, 72 7
7 Gyula Szent István 38, 34% -1, 40 8 Hajdúböszörmény Debreceni 26, 18% -2, 28 9 Hódmezővásárhely Szegedi Tudományegyetem 53, 24% -0, 30 10 Jászberény Szent István 45, 17% -0, 89 11 Kaposvár Kaposvári 66, 03% 0, 65 12 Kecskemét Kecskeméti Főiskola 55, 52% -0, 08 13 Keszthely Pannon 79, 32% 1, 60 14 Miskolc Miskolci 62, 15% 0, 36 15 Mosonmagyaróvár 66, 37% 0, 65 16 Nyíregyháza Nyíregyházi Főiskola 52, 21% -0, 96 17 Nyíregyháza Debreceni 44, 20% -0, 37 18 Pécs Pécsi Tudományegyetem 69, 09% 0, 87 19 Sárospatak Miskolci 57, 33% -0, 01 20 Sopron 59, 65% 0, 21 21 Szarvas Szent István 33, 83% -1, 69 22 Szeged Szegedi Tudományegyetem 75, 73% 1, 38 23 Székesfehérvár 59, 86% 0, 21 24 Szekszárd Pécsi Tudományegyetem 56, 06% -0, 08 25 Szolnok Szolnoki Főiskola 50, 49% -0, 52 26 Szombathely 64, 06% 1, 02 27 Veszprém Pannon 74, 36% 1, 24 Forrás: NEFMI 2010 Jelentős jelenlét egy képzési területen Jelentős jelenlétnek számít, ha egy felsőoktatási intézmény az egy képzési területen tanuló, nappali képzésben részt vevő hallgatók legalább 9, 5 százalékát tanítja. A számításokhoz az alábbi képzési területeket vettük figyelembe: agrár, bölcsészettudományi, gazdaságtudományi, informatikai, jogi-igazgatási, műszaki, művészeti, művészetközvetítési, orvos-egészségtudományi, pedagógusképzési, sporttudományi, társadalomtudományi, természettudományi. 3. 3. tábla: Jelentős jelenlét egy képzési területen Ssz. Székhely Felsőoktatási intézmény Jelentős jelenlét Standardizált érték db pont 1 Békéscsaba Szent István 0-0, 51 2 Debrecen Debreceni 6 2, 94 3 Dunaújváros Dunaújvárosi Főiskola 0-0, 51 4 Eger Eszterházy Károly Főiskola 2 0, 64 5 Győr Széchenyi István 1-0, 51 8
6 Győr 0 0, 06 7 Gyula Szent István 0-0, 51 8 Hajdúböszörmény Debreceni 0-0, 51 9 Hódmezővásárhely Szegedi Tudományegyetem 0-0, 51 10 Jászberény Szent István 0-0, 51 11 Kaposvár Kaposvári 1 0, 06 12 Kecskemét Kecskeméti Főiskola 0 0, 06 13 Keszthely Pannon 0-0, 51 14 Miskolc Miskolci 0-0, 51 15 Mosonmagyaróvár 0-0, 51 16 Nyíregyháza Nyíregyházi Főiskola 1-0, 51 17 Nyíregyháza Debreceni 0 0, 06 18 Pécs Pécsi Tudományegyetem 4 1, 79 19 Sárospatak Miskolci 0-0, 51 20 Sopron 0-0, 51 21 Szarvas Szent István 0-0, 51 22 Szeged Szegedi Tudományegyetem 6 2, 94 23 Székesfehérvár 0-0, 51 24 Szekszárd Pécsi Tudományegyetem 0-0, 51 25 Szolnok Szolnoki Főiskola 0-0, 51 26 Szombathely 2 0, 64 27 Veszprém Pannon 0-0, 51 A mutató standardizált formában került felhasználásra. Erre azért van szükség, mert a klaszterképző dimenziók eltérő terjedelemben vehetnek fel értékeket, így torzítaná a K-means klaszterezés eredményeit. A standardizálás lényegében azt jelenti, hogy nulla várható értékű és egyes szórású terjedelemre transzformáljuk a változót. 9
Képzési súly index A képzési súly index kifejezi, hogy egy intézmény a nappali hallgatók létszámát tekintve mennyire jelentős mértékben járul hozzá a felsőfokú képzéshez. Az index képzési területek szerint veszi figyelembe a nappali képzésben résztvevők számát és a képzési terület súlyát. 3. 4. tábla: Képzési súly index Ssz. Székhely Felsőoktatási intézmény Képzési súly index pont 10 Standardizált érték pont 1 Békéscsaba Szent István 0, 27-0, 58 2 Debrecen Debreceni 9, 23 2, 86 3 Dunaújváros Dunaújvárosi Főiskola 0, 94-0, 32 4 Eger Eszterházy Károly Főiskola 1, 63-0, 06 5 Győr Széchenyi István 3, 08 0, 50 6 Győr 0, 80-0, 38 7 Gyula Szent István 0, 12-0, 64 8 Hajdúböszörmény Debreceni 0, 21-0, 60 9 Hódmezővásárhely Szegedi Tudományegyetem 0, 10-0, 64 10 Jászberény Szent István 0, 27-0, 58 11 Kaposvár Kaposvári 0, 86-0, 35 12 Kecskemét Kecskeméti Főiskola 1, 16-0, 24 13 Keszthely Pannon 0, 27-0, 58 14 Miskolc Miskolci 3, 67 0, 73 15 Mosonmagyaróvár 0, 26-0, 58 16 Nyíregyháza Nyíregyházi Főiskola 1, 93 0, 06 17 Nyíregyháza Debreceni 0, 39-0, 53 18 Pécs Pécsi Tudományegyetem 7, 92 2, 36 19 Sárospatak Miskolci 0, 12-0, 64 20 Sopron 1, 17-0, 23 21 Szarvas Szent István 0, 24-0, 59 22 Szeged Szegedi Tudományegyetem 8, 37 2, 53 23 Székesfehérvár 0, 16-0, 62 24 Szekszárd Pécsi Tudományegyetem 0, 31-0, 56 25 Szolnok Szolnoki Főiskola 0, 76-0, 39 26 Szombathely 1, 10-0, 26 27 Veszprém Pannon 2, 66 0, 34 Forrás: NEFMI 2010 Egy példával illusztrálva: hiába hallgat egy karon számos diák művészeti területen és ezért a kar jelentős képzési intézménynek is számíthat a szegmensben művészeti képzés súlya alacsony, így a képzési súly indexben nem jelentkezik jelentősen a művészeti képzésben játszott kimagasló szerep. Továbbá ha egy másik karon jelentős a gazdasági képzésben résztvevők száma, de az összes ezen a területen tanuló nappali hallgatón belüli arányuk alacsony ez könnyen elfordulhat, mert ez a legszámosabb képzési terület, akkor szintén nem számíthatunk magas súlyértékekre. Igazán magas
indexértékek kétféleképpen képzelhetőek el: (1) ha egy intézmény, számosságát tekintve, jelentős képzési területen magas arányban képez hallgatókat; vagy (2) ha egy intézmény, számosságát tekintve, több nem jelentéktelen képzési területen is nem alacsony arányban képez hallgatókat. Lényegében tehát a képzési súly index egyfajta súlyozott koncentrációját méri az intézményeknek, és nem fejezi ki a képzési specializációt. Megmutatja, hogy egy adott intézményen mennyire koncentrálódik a felsőfokú képzés. A mutató elméletileg 0 és 100 között vehet fel értékeket. A szélsőségekre a gyakorlatban természetesen sosem kerülhet sor, hiszen a százas érték például, azt jelentené, hogy egy intézménybe koncentrálódik az összes képzési terület összes hallgatója. A számításokban az összes felsőoktatási intézményi hallgató figyelembe lett véve. A kari alapú mutató számítása a következőképpen történik. (A kari képzési indexek intézményi szintre aggregáltak.) Ahol: m a kiszámolt kari fontossági mutató; i a kar által fedett egyes képzési területeket jelzi; KTÖ az adott képzési terület összlétszáma; ÖH az összes nappali hallgató; KKT a képzési terület nappali hallgatóinak száma az adott karon A mutató standardizált formában került felhasználásra. Erre azért van szükség, mert a klaszterképző dimenziók eltérő terjedelemben vehetnek fel értékeket, így torzítaná a K-means klaszterezés eredményeit. A standardizálás lényegében azt jelenti, hogy nulla várható értékű és egyes szórású terjedelemre transzformáljuk a változót. 11
A klaszterképző dimenziók összefüggései Az alábbi ábrasorozat szemlélteti az egyes klaszterképző dimenziók közötti különbségeket. 3. 5. tábla: A klaszterképző dimenziók közötti összefüggések Pontok sorszámainak elnevezése: 12
1 Gyula 25 Debrecen Szent István 2 Jászberény 26 Szent Szeged István 3 Békéscsaba 27 Szent Pécs István 4 Szarvas Szent István 5 Nyíregyháza Debreceni 6 Hajdúböszörmény Debreceni 7 Győr Ny.-magyarországi 8 Szolnok Szolnoki Főiskola 9 Hódmezővásárhely Szegedi Tudományegyetem 10 Sárospatak Miskolci 11 Ny.-Magyarországi Székesfehérvár 12 Mosonmagyaróvár Ny.-Magyarországi 13 Keszthely Pannon 14 Szekszárd Pécsi Tudományegyetem 15 Kaposvár Kaposvári 16 Dunaújváros Dunaújvárosi Főiskola 17 Sopron Ny.-Magyarországi 18 Kecskemét Kecskeméti Főiskola 19 Eger Eszterházy Károly Főiskola 20 Veszprém Pannon 21 Nyíregyháza Nyíregyházi Főiskola 22 Győr Széchenyi István 23 Szombathely Ny.-Magyarországi 24 Miskolc Miskolci Debreceni Szegedi Tudományegyetem Pécsi Tudományegyetem 13
A csoportok Az A csoportba a három legnagyobb intézmény tartozik: 25 ezernél nagyobb hallgatói létszámmal jellemezhetőek, magas a nappali képzésben résztvevő hallgatók aránya, jelentős a felsőoktatási képzésben játszott súlyuk, illetve több képzési területen is jelentős képzési központnak számítanak. 4.1.1.tábla: Az A csoportba tartozó intézmények adatai Ssz. Székhely Felsőoktatási intézmény Hallgatók összlétszá ma Nappali hallgatók aránya Képzési súly index Jelentős képzési központ fő % pont db 1 Debrecen Debreceni 25 990 81 9, 23 6 2 Szeged Szegedi Tudományegyetem 26 409 76 8, 37 6 3 Pécs Pécsi Tudományegyetem 27 480 69 7, 92 4 Forrás: NEFMI 2010 A B csoportba három nagy intézmény tartozik: 8 ezernél nagyobb hallgatói létszámmal jellemezhetőek, magas a nappali képzésben résztvevő hallgatók aránya, jelentős a felsőoktatási képzésben játszott súlyuk, - de mégis harmad akkora, mint az A csoport intézményeié. A B és a C csoportban tartozó intézmények között a lényegi különbség, hogy utóbbiak képzési súlya kisebb, viszont legalább egy képzési területen jelentősnek számítanak. 4. 1. 1. tábla: A B csoportba tartozó intézmények adatai Ssz. Székhely Felsőoktatási intézmény Hallgatók összlétszá ma Nappali hallgatók aránya Képzési súly index Jelentős képzési központ fő % pont db 2 Veszprém Pannon 8 888 74% 2, 66 0 4 Győr Széchenyi István 10 786 67% 3, 08 1 6 Miskolc Miskolci 13 394 62% 3, 67 0 Forrás: NEFMI 2010
4. 1. 1. tábla: A C csoportba tartozó intézmények adatai Ssz. Székhely Felsőoktatási intézmény Hallgatók összlétszá ma Nappali hallgatók aránya Képzési súly index Jelentős képzési központ fő % pont db 1 Eger Eszterházy Károly Főiskola 8 320 51% 1, 63 2 3 Nyíregyháza Nyíregyházi Főiskola 8 900 52% 1, 93 1 5 Szombathely Forrás: NEFMI 2010 3 976 64% 1, 10 2 A D és E csoportba a vidéki intézmények többsége, összesen 18 intézmény tartozik. Együtt tárgyalásukat az indokolja, hogy lényegében csupán egy dimenzió mentén térnek el lényegesen egymástól: a D csoportban jelentősen alacsonyabb a nappali hallgatók aránya. Mindkét csoport sok tekintetben jóval heterogénebb összetételű, mint a korábbiak: hallgatatói létszámuk széles skálán mozog, de minden esetben kisebb, mint ötezer. A relatív magasabb hallgatói létszámmal bíró intézményekhez sem tartozik azonban jelentős képzési súly és egy-két kivételtől eltekintve nem jellemző rájuk, hogy a nappalis hallgatók számát figyelembe véve képzési területek kiemelt intézményei lennének. 4. 1. 1. tábla: A D csoportba tartozó intézmények adatai Ssz. Székhely Felsőoktatási intézmény Hallgatók összlétszá ma Nappali hallgat ók aránya Képzési súly index Jelentős képzési központ fő % pont db 1 Hódmezővásárhely Szegedi 417 53% 0, 10 0 2 Sárospatak Tudományegyetem Miskolci 546 57% 0, 12 0 3 Székesfehérvár 588 60% 0, 16 0 4 Mosonmagyaróvár 889 66% 0, 26 0 5 Keszthely Pannon 1 064 79% 0, 27 0 6 Szekszárd Pécsi Tudományegyetem 1 552 56% 0, 31 0 7 Kaposvár Kaposvári 3 244 66% 0, 86 1 8 Dunaújváros Dunaújvárosi Főiskola 4 312 55% 0, 94 0 9 Sopron 4 689 60% 1, 17 0 10 Kecskemét Kecskeméti Főiskola 4 917 53% 1, 16 0
4. 1. 1. tábla: A E csoportba tartozó intézmények adatai Ssz. Székhely Felsőoktatási intézmény Hallgatók összlétszá ma Nappali hallgatók aránya Képzési súly index Jelentős képzési központ fő % pont db 1 Gyula Szent István 686 38% 0, 12 0 2 Jászberény Szent István 1 253 45% 0, 27 0 3 Békéscsaba Szent István 1 521 46% 0, 27 0 4 Szarvas Szent István 1 626 34% 0, 24 0 5 Nyíregyháza Debreceni 1 932 44% 0, 39 0 6 Hajdúböszörmény Debreceni 1 944 26% 0, 21 0 7 Győr 4 119 48% 0, 80 0 8 Szolnok Szolnoki Főiskola 4 161 50% 0, 76 0 Forrás: NEFMI 2010 A gyöngyösi székhelyű Károly Róbert Főiskola kakukktojásnak tekinthető. Nem került egy csoportba sem besorolásra, mivel jellegzetességei semelyik másik intézményre nem hasonlítnak. Közel 12 ezer összhallgatói létszáma ugyan a B csoportba emelné, de a nappali képzésben résztvevők aránya alacsony (20 százalék) és így képzési súlya inkább a D csoportba tartozó intézményekre jellemző.
Összefoglalás Fontosnak tartjuk ismételten hangsúlyozni, hogy az egyes csoportokba tartozó intézmények még számos, számításba nem vett jellemző mentén különbözhetnek egymástól. A megállapítás különösen igaz a C és D csoportokra. Ezen csoportok a figyelembe vett jellegzetességek mentén is több tekintetben rendkívül heterogének, pontosabb csoportosításukra további dimenziók bevonása és mélyebb elemzések szükségesek. A kutatási programnak nem volt célja a felsőoktatási intézmények különböző jellemzők mentén való csoportosítása, ezért jelen elemzéseket kezeljük egyfajta segédanyagként a kohéziós mutatók értelmezéséhez. Javaslatunk: A nem relatív kohéziós mutatók értelmezésekor, amikor intézmények értékeit hasonlítjuk össze, mindenképpen vegyük figyelembe, hogy egy intézmény jelen tanulmányban leírt jellegzetességeit. A csoportok besorolásokat kezelhetjük elnagyoltan, javasoljuk: az A csoport megkülönböztetését a B és C csoport együtt kezelését a D és E csoport együtt kezelését