Test av figurer uten tittel
13. Institusjonsprofiler
I dette siste kapittelet presenterer vi noen sentrale funn fra rapporten i form av varmekart som grafisk viser variasjonen i sektoren for ulike indikatorer. Formålet er å visualisere de mest sentrale mønstrene i utdanningslandskapet. Framstillingene viser i hovedsak større institusjoner og institusjoner med en bredde i fagtilbudet. Institusjonene er sortert synkende etter summen av verdiene på de ulike variablene. Høy sum er uttrykt med mørkere farge.
Tabell 10.1 omfatter mange av de viktigste variablene knyttet til studentdemografi og studier. Tabellen viser institusjoner med flere enn 2000 studenter i 2023. Varmekartet viser noen relativt tydelige mønstre. Øverst i tabellen finner vi høyskoler og nyere universiteter. Vi ser at disse enten har en høy andel profesjonsstudenter blant gradsstudentene eller en moderat andel profesjonsstudenter kombinert med en høy andel studenter på fleksible eller kortere programmer. Videre har disse institusjonene en høy andel studenter over 30 år og en noe høyere kvinneandel enn andre institusjoner. Som vi har sett tidligere, er både høy alder og høy kvinneandel et gjennomgående trekk blant studentmassen på fleksible og kortere studier. Nederst i tabellen ser vi store og forskningstunge breddeuniversitet og mer spesialiserte institusjoner som NHH og NMBU.
Tabell 10.1 Varmekart: utvalgte variabler, studenter og studier
Andel over 30 år | Andel kvinner | Andel av gradsstudenter på profesjonsstudier | Andel på fleksible programmer | Andel på kortere studier | |
---|---|---|---|---|---|
VID | 51 % | 83 % | 69 % | 50 % | 30 % |
HVO | 46 % | 70 % | 36 % | 60 % | 49 % |
HINN | 46 % | 68 % | 32 % | 52 % | 36 % |
NU | 44 % | 65 % | 40 % | 44 % | 32 % |
HiM | 40 % | 57 % | 27 % | 45 % | 43 % |
HiØ | 42 % | 64 % | 52 % | 38 % | 27 % |
OsloMet | 37 % | 70 % | 55 % | 31 % | 22 % |
USN | 41 % | 63 % | 40 % | 33 % | 24 % |
HVL | 32 % | 64 % | 62 % | 31 % | 21 % |
NLA | 24 % | 62 % | 33 % | 23 % | 40 % |
UiT | 31 % | 59 % | 41 % | 25 % | 22 % |
HK | 29 % | 65 % | 0 % | 40 % | 22 % |
UiA | 29 % | 59 % | 41 % | 20 % | 20 % |
UiS | 31 % | 60 % | 41 % | 20 % | 17 % |
NMBU | 29 % | 61 % | 2 % | 25 % | 29 % |
UiO | 24 % | 62 % | 21 % | 15 % | 23 % |
UiB | 21 % | 61 % | 21 % | 12 % | 25 % |
BI | 25 % | 50 % | 0 % | 26 % | 26 % |
NTNU | 19 % | 53 % | 31 % | 13 % | 18 % |
NHH | 17 % | 43 % | 0 % | 15 % | 22 % |
Tabell 10.2 viser institusjonenes verdier for tre utvalgte kvalitetsdimensjoner: institusjonenes attraktivitet, inntakskvalitet og studentenes tidsbruk slik den framkommer i Studiebarometeret. Institusjonene grupperer seg i stor grad på samme måte som i tabellen over. I den ene enden av tabellen finner vi de store og eldste breddeuniversitetene samt de mer spesialiserte institusjonene som NHH, NMU og NIH. Disse har relativt mange kvalifiserte førstevalgssøkere og tar opp studenter med høyere poengsnitt. I betydelig grad følger også tallene for tidsbruk det samme mønsteret.
Tabell 10.2 Varmekart: utvalgte kvalitetsfaktorer
Kvalifiserte førstavalgssøkere per studieplass | Poengsnitt, opptatte studenter | Total faglig tidsbruk [timer] | |
---|---|---|---|
NHH | 4 | 53,5 | 37,4 |
NTNU | 2,2 | 48 | 35,6 |
UiO | 2,7 | 47,7 | 32,6 |
UiB | 2,4 | 47,4 | 32,7 |
NIH | 3,6 | 47,8 | 27,2 |
NMBU | 2,3 | 44,7 | 34,9 |
OsloMet | 2,2 | 44 | 30,7 |
UiS | 2 | 42,2 | 32,4 |
VID | 1,3 | 40,7 | 36,4 |
UiA | 1,6 | 43,4 | 31,9 |
HVL | 1,5 | 42,9 | 32,7 |
UiT | 1,2 | 42,7 | 33,1 |
HINN | 1,8 | 42 | 31,2 |
USN | 1,2 | 40,3 | 34,4 |
HiØ | 1,5 | 40,1 | 32,3 |
HiM | 1,2 | 39,8 | 33,4 |
NU | 1,1 | 40,4 | 30,7 |
HVO | 1 | 41,3 | 27,7 |
NLA | 0,8 | 39,4 | 24,2 |
Tabell 10.3 viser institusjonenes profil på området internasjonalisering i utdanning uttrykt gjennom tre indikatorer for utveksling. Av institusjonene er NHH her helt i særklasse, men utover det er mønsteret i fordelingen av institusjoner nokså likt de vi har sett i tabellen over. Sammen med NHH øverst i tabellen med relativt mye utveksling finner vi de store breddeuniversitetene med disiplinutdanninger. Institusjoner med hovedvekt på profesjonsutdanninger kommer gjennomgående lavest ut på indikatorer for mobilitet.
Tabell 10.3 Institusjonenes verdier på tre indikatorer for internasjonalisering
Utreisende Erasmus-studenter per 100 studenter | Utreisende utvekslingsstudenter per 100 studenter | Innreisende utvekslingsstudenter per 100 studenter | |
---|---|---|---|
NHH | 8,2 | 18,1 | 15,3 |
UiB | 2,7 | 4,7 | 7,6 |
NTNU | 2,5 | 4,7 | 5,3 |
UiO | 1,8 | 3,8 | 5,8 |
UiA | 1,2 | 4,4 | 3,6 |
HVO | 1,6 | 3,2 | 3,6 |
NMBU | 1,5 | 3,1 | 3,3 |
UiS | 0,8 | 2,6 | 3,8 |
BI | 1,1 | 2,6 | 3,2 |
UiT | 0,7 | 1,7 | 4,6 |
HVL | 0,7 | 3,3 | 2,1 |
OsloMet | 0,8 | 2,3 | 2,3 |
USN | 0,8 | 2,1 | 2,4 |
HINN | 0,4 | 1,6 | 2,2 |
NU | 0,6 | 1,2 | 2 |
HiØ | 0,4 | 1,3 | 1,8 |
HiM | 0,3 | 0,5 | 2,4 |
VID | 0,3 | 2,7 | 0,5 |
HK | 0,3 | 1,2 | 0,4 |
NLA | 0,1 | 1,1 | 0,5 |
For forskning viser vi institusjonsprofiler med to ulike utsnitt. Formålet med Tabell 10.4 er å vise hvordan den samlede forskningsaktiviteten i sektoren er fordelt mellom institusjoner. Tabellen viser absolutte tall for gjennomførte doktorgrader, ekstern finansiering fra henholdsvis Forskningsrådet og EU og institusjonens samlede publiseringspoeng. Fargekartet og verdiene viser at noen få institusjoner står for en stor del av forskningsvirksomheten, med UiO og NTNU som de klart største.
Formålet med Tabell 10.5 er å vise forskningens plass ved den enkelte institusjon. Tabellen er i hovedsak basert på samme indikatorer som tabellen over, men her er verdiene gjort relative til størrelsesforhold for institusjonen. UiO kommer høyest også her, etterfulgt av UiB og deretter NTNU. Tabellen og varmekartet viser at det blir langt mindre forskjell mellom institusjonene når indikatorene ses i forhold til institusjonsstørrelse. Særlig de spesialiserte institusjonene som NMBU, NIH og NHH har høye verdier her. De øvrige universitetene og statlige høyskolene kommer klart lavere ut også i relativ forstand, mens UiS og til dels UiA inntar en mellomposisjon. Resultatene bekrefter bildet Tilstandsrapport for høyere utdanning 2022 tegnet (HK-dir, 2022c).
Tabell 10.4 Varmekart: Fire indikatorer for forskning. Alle tall 2023
Antall avlagte doktorgrader | Forskningsfinansiering, NFR [millioner kroner] | Forskningsfinansiering, EU [millioner kroner] | Publiseringspoeng | |
---|---|---|---|---|
UiO | 427 | 1235 | 315 | 6753 |
NTNU | 429 | 1182 | 301 | 6278 |
UiB | 215 | 592 | 163 | 3299 |
UiT | 117 | 295 | 62 | 2175 |
NMBU | 84 | 301 | 50 | 936 |
UiS | 61 | 165 | 19 | 1523 |
OsloMet | 47 | 149 | 28 | 1435 |
UiA | 58 | 70 | 9 | 1163 |
USN | 30 | 87 | 11 | 1020 |
NU | 28 | 50 | 15 | 722 |
HVL | 12 | 86 | 11 | 804 |
HINN | 18 | 35 | 2 | 711 |
NHH | 20 | 46 | 11 | 249 |
BI | 16 | 17 | 6 | 535 |
VID | 9 | 3 | 2 | 290 |
NIH | 8 | 13 | 2 | 234 |
MF | 7 | 10 | 3 | 215 |
HK | 0 | 7 | 5 | 263 |
HiØ | 0 | 13 | 0 | 327 |
HiM | 7 | 4 | 2 | 161 |
NMH | 10 | 1 | 0 | 52 |
HVO | 3 | 2 | 0 | 141 |
Tabell 10.5 Varmekart: Fire indikatorer for forskning relatert til størrelsesfaktorer ved institusjonene
Stipendiater som andel av alle faglige årsverk | Tildeling fra NFR per faglige årsverk (1000 kr) | Forskningsfinansiering, EU per faglige årsverk (1000 kr) | Publiseringspoeng per faglige årsverk | |
---|---|---|---|---|
UiO | 30 % | 310 | 75,1 | 1,69 |
UiB | 27 % | 253,9 | 65,0 | 1,41 |
NTNU | 33 % | 232,7 | 57,3 | 1,23 |
NMBU | 27 % | 333,3 | 51,4 | 1,03 |
MF | 22 % | 111,2 | 33,6 | 2,5 |
NIH | 32 % | 95,3 | 16,8 | 1,7 |
NHH | 27 % | 162,9 | 37,0 | 0,87 |
UiS | 25 % | 136,7 | 15,2 | 1,25 |
UiT | 23 % | 131,3 | 26,6 | 0,97 |
UiA | 20 % | 79,4 | 9,2 | 1,25 |
OsloMet | 14 % | 99,2 | 17,4 | 0,95 |
BI | 15 % | 41,2 | 14,4 | 1,26 |
NU | 18 % | 57,2 | 15,9 | 0,79 |
HiM | 15 % | 22,5 | 12,2 | 0,89 |
USN | 13 % | 74,7 | 8,2 | 0,84 |
HINN | 16 % | 46,7 | 2,1 | 0,87 |
HVL | 11 % | 68,9 | 8,1 | 0,63 |
HK | 10 % | 22,4 | 15,8 | 0,83 |
NMH | 21 % | 4,2 | 0,0 | 0,36 |
VID | 12 % | 9,1 | 4,8 | 0,88 |
HVO | 16 % | 8,9 | 0,0 | 0,58 |
HiØ | 8 % | 34,8 | 0,4 | 0,82 |
Denne samlingen av varmekart med institusjonenes verdier for en rekke indikatorer for utdanning og forskning, viser hvordan historiske skillelinjer i stor grad fortsatt preger institusjonslandskapet. Samtidig viser de hvordan de opprinnelige skillene har blitt mindre skarpe enn tidligere. Der vi tidligere i hovedsak hadde en todeling, ser vi i dag i større grad et mangfoldig institusjonslandskap hvor ulike institusjoner finner sin egen profil.
Verdiene på hver enkelt variabel er normalisert fra 0 til 1 før summering.