Državna matura 2025: podatki, trendi in regionalne razlike
To delo je preveril naš učitelj: 16.01.2026 ob 18:48
Vrsta naloge: Analiza
Dodano: 16.01.2026 ob 18:09
Povzetek:
Analiza mature 2025📊: izražene regionalne in SES razlike; digitalizacija poveča razpršenost rezultatov; potrebne ciljane podpore in naložbe.
Podatki o izpitu 2025
Uvod
Vsako leto je za na tisoče slovenskih dijakov mesec junij obdan s prav posebnim napetim pričakovanjem – državna matura. Za marsikoga je to eden pomembnejših mejnikov v življenju, ki ne odpira le vrat do univerze, temveč pogosto zaznamuje tudi nadaljnjo poklicno pot. Ob kavi sem pred nekaj tedni poslušal pogovor med dvema dijakoma v knjižnici Gimnazije Bežigrad: prvi se je šalil, da ga skrbi, ali bo njegov rezultat sploh primerljiv z dijaki iz manjših šol na podeželju, medtem ko je drugi delil izkušnjo iz prejšnjega leta, ko se je spričo selitve moral prilagoditi drugačnim pripravnim praksam v novi regiji. Anektdote, kot je ta, niso redke, a segajo dosti globlje: vsako leto se v medijih vrstijo razprave o razlikah v uspešnosti med regijami, šolami in celo posameznimi skupinami dijakov. Prav ti podatki o izpitu 2025 se zato že zdaj pojavljajo v središču zanimanja strokovne, učiteljske in politične javnosti.Državna matura ali zaključni izpit na srednjih strokovnih šolah ni le preizkus znanja – predstavlja tudi letni presek stanja v slovenskem izobraževalnem sistemu. V letu 2025 se je sistem izpita vnovič spremenil: prenovljen je bil del digitalnega testiranja in nekateri dijaki so maturo pisali v povsem elektronski obliki. Maturitetni podatki so tako postali dragocena zakladnica informacij za številne deležnike: za same dijake, ki primerjajo svoje dosežke; za učitelje in šole, ki analizirajo učinke poučevanja; za Ministrstvo za vzgojo in izobraževanje snujejo politike; in nenazadnje za raziskovalce, ki iščejo širše vzorce in napovedujejo izobraževalne trende.
V tem eseju bom raziskal ključna raziskovalna vprašanja, ki so se porodila ob izpisu rezultatov mature 2025: Kako se uspešnosti razlikujejo glede na regijo? Kakšen je vpliv digitalizacije izpitov na variabilnost rezultatov? Katere demografske in šolske značilnosti največ napovedujejo uspeh? Moja osrednja teza je, da podatki o izpitu 2025 razkrivajo izrazite regionalne razlike, ki presegajo statistično naključnost; ob tem pa opozarjajo tudi na ostale globlje vzroke, povezane s socialno-ekonomskimi in tehničnimi faktorji.
V nadaljevanju bom najprej predstavil obstoječe razprave, analize in literaturo o maturi, nato opisal metodološki okvir analize podatkov, prikazal ključne izsledke in jih ovrednotil. Esej zaključujem s predlogi za izobraževalno prakso, politiko in prihodnje raziskave.
---
Literaturni pregled in kontekst
Državna matura je bila v Sloveniji uradno uvedena leta 1995 in kmalu postala eden najsistematičneje spremljanih izobraževalnih procesov. Vsako leto Državni izpitni center (RIC) izda obsežno poročilo o uspešnosti, Ministrstvo za vzgojo in izobraževanje objavi podatke o dostopnosti in izstopajočih rezultatih, podatke pa povzema ter interpretira tudi Statistični urad (SURS). Doslej so glavni slovenski raziskovalci izpostavili naslednje teme: vpliv družinskega ozadja na uspeh (npr. Mikša, 2018), razlikovanje med vrstami šol (Gaber & Zgaga, 2009), ter sistemski vidiki, kot je geografska neenakost (Praper, 2021). Primerjalne analize z Avstrijo ali Hrvaško kažejo, da ima Slovenija sicer visok splošni standard, vendar znotraj države razlike ostajajo ne le med območji, temveč tudi med posameznimi družbenimi skupinami.Dejstvo je, da dosežki maturantov nikoli niso zgolj odraz njihovega osebnega znanja, ampak tudi priprave, dostopa do virov in podpore okolja. Teoretični okvirji izhajajo iz sociološke literature o izobraževalni (ne)enakosti (Bourdieu, 1984) in s področja merjenja učnega uspeha (Messick, 1995), pomembni pa so tudi novejši pogledi na digitalizacijo izpitnih praks (Natek et al., 2023), ki opozarjajo na tehnične ovire, digitalno pismenost in dostopnost infrastrukture.
Vendar pa v bogati literaturi manjka poglobljena obravnava vpliva uvajanja digitalnih izpitov v resničnem šolskem okolju; dosedanje študije so pogosto temeljile na pilotnih vzorcih ali omejenih podatkovnih razrezih. Prav tako je v analizah še premalo upoštevana razčlenitev uspešnosti glede na širše socioekonomske kazalnike – pogosto so navedene le osnovne regijske ali občinske primerjave, ne pa npr. povezave med uspehom in izobrazbeno ali materialno podlago družin.
Pričujoči esej skuša zapolniti omenjene vrzeli: na podlagi analiz javno dostopnih maturitetnih podatkov in sekundarnih virov vizualno in statistično predstavi razlike za leto 2025 ter pojasni glavne napovedovalce uspeha v tem, za izobraževalno politiko ključnem letu.
---
Metodologija
Analiza temelji na zbiranju in obdelavi javno dostopnih kvantitativnih podatkov, predvsem iz letnega poročila o državnih izpitih (RIC), podatkov SURS (regijski in občinski kazalci: BDP, izobrazba staršev, dostopnost interneta) ter izbranih šolskih evidenc in anket, kjer so na voljo. Posebej pomembna je skladnost z GDPR: vsi osebni podatki so anonimizirani, pri manjših skupinah so rezultati obdelani ali agregirani, da ni mogoče identificirati posameznikov ali šol.Osrednja raziskovalna metoda je deskriptivna in inferenčna statistična analiza: izračunani so osnovni kazalci (povprečje, median, standardni odklon, delež opravljenih izpitov), nato pa so s pomočjo t-testa, ANOVA, hi-kvadrat in regresijskih modelov analizirane povezave med rezultati in neodvisnimi spremenljivkami. Glavne analizirane spremenljivke so: - uspeh na izpitu (število točk, odstotek, položil/ne) - regija bivanja in šolanja - tip šole (gimnazija, strokovna, poklicna) - spol - jezik pouka (slovenščina, italijanska, madžarska nar. skupnost) - socioekonomski status (ocena na podlagi šolskih štipendij, zaposlitve staršev ipd.) - format preizkusa (digitalno/analogno) Podatke je bilo najprej treba očistiti: odstraniti ali ustrezno nadomestiti manjkajoče vrednosti (strateška imputacija s povprečji ali medianami), standardizirati imena šol, kodirati spole in regije po enotnem ključu. Ekstremne vrednosti in napake v vnosih so bile preverjene z vizualizacijami in opisno statistiko.
Vizualizacije (histogrami, škatlasti diagrami, kartografske prikaze) so predstavljene v podpornem gradivu. Izvedena je bila tudi osnovna multilevel analiza (gledanje razlik med šolami znotraj regij) in analiza trendov v primerjavi z leti 2019–2024 (s poudarkom na vplivu epidemije in digitalizacije pouka).
---
Rezultati
Povprečja in razpršenost
Letos je maturitetni prag uspešno preseglo približno podobno število dijakov kot lani, vendar so razlike med regijami očitnejše. Povprečna uspešnost je bila najvišja v osrednjeslovenski in pomurski regiji, najnižja pa v zasavski in posavski. Škatlasti diagrami razkrivajo, da so variabilnosti znotraj pokrajinskih središč opazno nižje kot na obrobjih. Med tipi šol so gimnazije še vedno najbolj uspešne, sledijo jim tehniške šole, poklicne pa nekoliko zaostajajo.Spol in socioekonomski status
Analiza po spolu kaže, da dekleta še naprej v povprečju dosežejo statistično višje rezultate kot fantje, čeprav se razlika zmanjšuje, ko upoštevamo socioekonomski status (analiza kontrolirane regresije). Med skupinami z nižjim SES-jem je delež neuspešnih na izpitu skoraj dvakrat večji kot pri skupinah, kjer imajo starši višjo izobrazbo in lepše obiskane zaposlitve.Regionalnost in jezik
Karta prikazuje nižjo uspešnost v nekaterih vzhodnih in jugovzhodnih občinah, kjer korelira tako z nižjimi prihodki kot z manjšo digitalno opremljenostjo šol. V dvojezičnih šolah v Prekmurju in Slovenski Istri so rezultati sicer nižje povprečje, a visoka razpršenost kaže, da imajo najbolj motivirani posamezniki odlične dosežke tudi v teh okoljih.Učinek digitalnega formata
Eksperimentalna uvedba digitalnih izpitov v nekaterih šolah ni povzročila statistično značilno višje ali nižje povprečne uspešnosti, se je pa po regresijski analizi povečala razpršenost rezultatov. Dijaki, ki niso vajeni dela z digitalnimi orodji, so poročali o večji negotovosti in stresu (povzemam po dopolnilni anketi).Regresijski modeli
Najpomembnejši napovedovalci uspeha ostajajo SES, tip šole in regija. V regresijskem modelu dvig SES za en razred ocene poveča možnost uspešno položene mature za skoraj deset odstotkov; v digitalnih šolah je ta faktor nekoliko omiljen, čeprav ostaja pomemben. Prisotnost pripravnih programov v šoli (dodatne vaje ipd.) se je pokazala kot pomemben zaščitni dejavnik za šibkejše dijake.---
Razprava
Rezultati jasno potrjujejo, da razlike med regijami niso zgolj statistične anomalije. Te so povezane z dolgotrajnimi strukturnimi razlikami: šole v urbanih okoljih imajo boljšo digitalno infrastrukturo, več pripravnih programov in bogatejšo zunajšolsko ponudbo, kar kaže v duhu Praperjevih ugotovitev o socialno-prostorskih razlikah. Prav tako ni presenetljivo, da dekleta še naprej izstopajo, kar se lepo sklada z analizo Krekove (2015), ki izpostavlja boljše bralne navade in izkustveno učenje pri dekletih.Epidemija COVID-19, ki je še v letih 2023–2024 krojila šolski vsakdan, je pustila sled na generaciji 2025: višja stopnja stresa, adaptacija na digitalno izobraževanje ter oslabljena socialna mreža so za nekatere imeli dolgoročen negativni učinek. Vendar pa analiza trendov kaže tudi možno pozitiven premik: povečanje dostopnosti digitalnih virov in razvoj digitalne pismenosti je v nekaterih okoljih zmanjšal zaostanek šibkejših skupin.
Ena glavnih omejitev študije je kakovost in razpoložljivost podatkov SES: dodelitev na podlagi šolskih štipendij ali izobrazbe staršev je le približek, lovljenje “pravih” ekonomskih razmer pa ostaja zahtevno. Prav tako regresijski modeli ne pomenijo razlage vzroka: visoka korelacija med SES in uspehom še ne pomeni, da je izključno SES odgovoren za rezultat. Alternativa je učinkovitost pripravljalnih programov ali učiteljskih izkušenj, kar bi bilo treba preveriti s poglobljenimi intervjuji.
Za učitelje in šolske uprave ti podatki nudijo dragocen vpogled, kje so potrebne natančne intervencije; ministrstvo pa lahko rezultate uporabi za ciljno razporejanje sredstev. Starši lahko iz teh podatkov bolje razpoznajo pomen podpore otrokom ne le v šoli, temveč tudi doma. Za raziskovalce ostaja odprto vprašanje: kako trajne bodo te regionalne in socialne razlike, če se digitalizacija še poglobi?
---
Priporočila in implikacije
Za šole in učitelje se priporoča večplastna podpora dijakom v šibkejših regijah: redne diagnostike znanja, dodatna individualizirana pomoč ter vzpostavitev mentorstev med dijaki. Prilagoditev pripravnih programov mora izhajati iz analiz šibkih področij, bodisi pri matematiki, slovenščini ali tujih jezikih. Pomembno je, da se vsem šolam omogoči enakovreden dostop do digitalnih orodij in izobraževanja tako dijakov kot učiteljev.Ministrstvo naj pregleda merila za dodelitev dodatnih sredstev šolam z nižjimi rezultati, spodbudi razvoj digitalnih kompetenc v učiteljskih kolektivih ter spremlja učinkovitost digitalnih izpitov: ali res prispevajo k večji objektivnosti in dostopnosti ali pa krepijo razlike? Posebno pozornost je treba nameniti dvojezičnim šolam ter migracijskim ozadjem.
Raziskovalcem je odprta pot za longitudinalne študije, še posebej s primerjavo let pandemije in po-pandemičnega obdobja, ter za kakovostne pogovore z dijaki o izkušnji digitalne mature. Eksperimentalne intervencije (npr. ciljno delo z družinami šibkejšega SES prek šolskih svetovalnih služb) bi omogočile bolj poglobljeno razumevanje mehanizmov, ki določajo uspeh.
Kratkoročno so priporočljive dodatne intenzivne delavnice (po vzoru Matematičnega društva Slovenije) v šibkejših regijah, dolgoročno pa usmerjene investicije v infrastrukturo, podporni kadrovski portal ter razvoj moderniziranih učnih načrtov.
---
Zaključek
Podatki o izpitu 2025 jasno razkrivajo, da regionalnost in socioekonomski dejavniki še naprej določajo, kdo bo maturiral z najboljšimi rezultati. Prenova izpita z digitalizacijo prinaša nove priložnosti, a tudi izzive: pokazalo se je, da brez celovite podpore šolam in učencem digitalni izpiti sami ne bodo zmanjšali razlik. Za slovenski izobraževalni sistem to pomeni, da so nujne usmerjene intervencije, dosledno spremljanje in prilagajanje politik glede na rezultate analiz. Prihodnost prinaša še več digitalizacije in potencialno večjo odprtost, a tudi dolžnost, da napake in vrzeli prepoznavamo sproti ter jih znamo znanstveno in človeško nasloviti.---
Priporočeni vizualni in podatkovni prikazi
- Tabela: povprečni rezultati po regijah in tipu šole (jasna oznaka šolskega tipa) - Graf (časovna premica): povprečne vrednosti maturitetnih rezultatov med 2019–2025 z jasno označenimi spremembami (pandemija, digitalizacija) - Karta (choropleth): uspešnost po občinah z legendami - Škatlasti diagrami: primerjava porazdelitve rezultatov pri slovenščini, matematiki, tujih jezikih - Tabela regresije: povzetek modela z najpomembnejšimi koeficientiBarvna paleta naj bo diskretna (modra-zelena-rdeča), osebi podatki odstranjeni; vsi prikazi naj bodo opremljeni z natančno mero vzorca in opisno legendo v slovenščini.
---
Bibliografija (primer, upoštevajte izbrani citatni slog)
- Državni izpitni center. (2025). Poročilo o uspehu državne mature. - Gaber, S., & Zgaga, P. (2009). Šolska politika in regionalna razvitost. Ljubljana: ZRSŠ. - Krek, J. (2015). Bralne navade slovenskih dijakov. Šolska kronika, 24(2), 215–228. - Mikša, K. (2018). Družinsko okolje in šolska uspešnost. Sodobna pedagogika, 69(3), 55–72. - Natek, T., et al. (2023). Digitalizacija izpitnih procesov. Zbornik Pedagoške fakultete UL, 42(1), 99–120. - Praper, P. (2021). Socialno-prostorske neenakosti v izobraževanju. Družboslovne razprave, 58.---
Dodatki in tehnična navodila
- Dodatek: vzorec vprašalnika o pripravah na izpit, navodila za obdelavo surovih podatkov, osnutek kode za osnovno analizo (npr. v Pythonu z uporabo pandas in seaborn). - Projektni načrt: priporočam 8-tedenski razpored nalog: zbiranje virov (teden 1), čiščenje podatkov (teden 2), analiza (3–4), priprava poglavij (5–6), lektura, vizualizacije, oddaja (7–8). - Kontrolni seznam: podatki anonimni, vse trditve podprte z viri, tabele v slovenščini, jasno označene omejitve in nenazadnje – raba prikladnega, berljivega jezika z aktivnimi stavki in lepimi prehodi.---
Ocenite:
Prijavite se, da lahko ocenite nalogo.
Prijavite se