Projekt: Najděte nejlepší školku

Digitální akademie Czechitas, podzim 2018

 

Bylo nebylo, lidé se měli rádi a měli hodně dětí. Když se pak maminky těch dětí chtěly vrátit do práce, zjistilo se, že všechny děti se do školek nevejdou. Česká vláda jen pomalu uvolňovala peníze na zvětšování jejich kapacity, a tak rodiče a jiní nadšenci zakládali školky vlastní.

Dnes je předškolní péče pestrou směsicí různých forem a tento web by chtěl pomoci rodičům v orientaci v této směsici. Nejvíce dětí je v mateřských školách. Část z rodiči založených školek se během let dostala do systému jako soukromé mateřské školy nebo jako lesní mateřské školy. Díky dotacím Ministerstva práce a sociálních věcí (MPSV) vznikaly ještě další formy předškolní péče, nazývají se dětské skupiny a mikrojesle. Stranou systému stojí lesní kluby, které jsou právně spolky a poskytují předškolní péči o děti svým členům. Jesle, které jsme znali z minulosti, již neexistují. Tuto informaci jsme ověřovaly na Oddělení sociální práce, SPO a rodinné politiky Jihomoravského kraje i na Ministerstvu zdravotnictví.

Kromě mateřských škol dnes zajišťují předškolní péči ještě tyto typy subjektů, nazvaly jsme je netradiční školky:

  • lesní mateřské školy
  • lesní kluby
  • dětské skupiny
  • mikrojesle


Obsah projektu


Proč rodiče hledají jiné školky

Typy předškolní péče v ČR

Analýza dat

Počet míst ve školkách vs. ekonomická úroveň

Technické řešení projektu

Poděkování a odkazy



lesní školka



Proč rodiče hledají jiné školky

Dnes je nejobvyklejší tříletá rodičovská. Po jejím skončení by tříleté dítě mělo jít do školky a rodič do práce. V ideálním světě by rodiče zapsali dítě do obecní školky v místě bydliště a vodili ho/jí do školky. Tak tomu ale často není. Obecní školky jsou plné, někde se do nich nedostanou ani všechny tříleté děti, kterým zákon místo ve školce garantuje.

Jak ten problém vznikl? Na přelomu osmdesátých a devadesátých let bylo v českých školkách zhruba 400 tisíc míst. K tomu existovalo 40 tisíc míst pro děti od půl roku v jeslích (zdroj).

Po roce 1990 se rodilo málo dětí, kapacity mateřských škol a jeslí se rušily, nejméně míst bylo ve školním roce 2001/2002. Z tohoto propadu se český systém předškolní péče vzpamatovával 15 let. Proti tehdejšímu stavu dnes chybí cca 20 tisíc míst předškolní péče (když jako tehdejší srovnávací základnu počtu míst bereme místa v mateřských školách i v jeslích).

graf počtu míst ve školkách

Školní rok začíná v září a je spíše vzácné, aby dítě do školky nastoupilo v průběhu školního roku. Smůlu mají děti, které se narodily v zimě nebo na jaře, protože školní rok začíná až v září a do školky často nastupují třeba až půl roku po třetích narozeninách. Po tuto dobu jeden z rodičů nemůže pracovat, pokud nejsou po ruce babičky, dědečkové, tetičky, strýčkové nebo paní na hlídání. Je to škoda, protože ženy ztrácejí kvalifikaci i sebevědomí. Z platu, který by dostávaly, by státu platily daně a sociální a zdravotní pojištění, tratíme na tom my všichni, protože jejich práce by zvyšovala veřejné zdroje.

Jsou také rodiče, kteří se chtějí nebo musejí vrátit do práce dřív než po třetích narozeninách dítěte, ale předškolní péče pro dvouleté nebo dokonce roční děti je v ČR velmi málo dostupná. Rodičům nezbývá než hledat nějaké jiné školky. Shrňme si důvody, proč tak činí:

  1. dítě se z kapacitních důvodů nedostane do mateřské školy
  2. dítě by mělo nastoupit do školky v průběhu školního roku
  3. rodiče chtějí dát do školky roční/dvouleté dítě
  4. rodiče chtějí individuální péči, menší kolektiv, angličtinu, více kroužků
  5. rodiče nejsou spokojeni s přístupem/personálem v obecní mateřské škole
  6. dítě potřebuje menší kolektiv (např. poruchy autistického spektra)
  7. dítě potřebuje speciální dietu (bezlepková, bezmléčná…)
  8. dítě není očkováno podle očkovacího kalendáře

Rodiče hledají na internetu, Facebooku, ptají se přátel a známých. Neexistuje žádný web, kde by byly všechny formy předškolní péče dohromady, rodičům nezbývá než googlit, obvolávat školky a ptát se, jestli nějaká netradiční školka jejich dítě přijme. Samozřejmě přitom zvažují, jestli chtějí za školku platit několik tisíc korun měsíčně a je těžké odhadnout, kolik lidí to vzdá, protože se jim to nevyplatí.

Pro každý z těchto typů netradiční školky platí jiná pravidla pro docházku, která jsou důležitá pro výběr rodičů. Obecně se dá konstatovat, že netradiční školky mají méně početné třídy a jsou vhodnější i pro menší děti. Díky možným dotacím se také liší cenou, kterou rodiče platí. Někde přispívají netradičním školkám obce dotacemi, aby měly nižší školkovné a byly rodičům dostupnější. Pro obce je levnější dotovat provoz netradiční školky než stavět novou mateřskou školu.

Výše uvedené důvody nás vedly k vytvoření interaktivní webové stránky s ucelenými informacemi o netradičních školkách a s mapou České republiky, kde se dají všechny najít. Cílem našeho projektu je usnadnit rodičům nalezení nejlepší školky pro jejich dítě a také popularizovat netradiční školky.

Výstupem je tato webová stránka.


Typy předškolní péče v ČR

Podle našich dat existuje ve školním roce 2018/2019 420.543 míst předškolní péče. 97% z těchto míst se nachází v mateřských školách (MŠ). Netradiční školky nabízejí pouze 3% míst z kapacity předškolní péče. I když je to relativně málo, tyto netradiční školky nabízejí to, co rodiče nenalezli v mateřských školách, proto jsou rodiče ochotni za ně platit školkovné 3.500 - 10.000Kč měsíčně plus stravu, která je dražší, protože není dotovaná jako v MŠ.


graf počtu míst ve školkách

Mateřská škola

Je zapsaná v Rejstříku škol a školských zařízení Ministerstva školství, mládeže a tělovýchovy (MŠMT). Jsou v ní děti ve věku 3-7 let. Pokud to kapacita dovolí, může vzít i děti mladší tří let. Nebere neočkované děti, podává speciální dietu pouze, má-li nutričního terapeuta. Předškolní rok v MŠ je povinný nebo MŠ případně schvaluje individuální vzdělávací plán dětí, jejichž rodiče nechtějí, aby předškolní dítě chodilo do MŠ. Existují 3 druhy mateřských škol:

  • obecní/městská
  • Jedna třída má až 24 dětí. Školkovné je symbolické, 500 - 1.000Kč. Platy personálu hradí kraje, peníze na provozní výdaje dostávají od obcí.
  • soukromá
  • Maximálně 24 dětí ve třídě.
  • lesní
  • To jsou lesní školky, které se po splnění podmínek přihlásily do rejstříku MŠMT (lesní školky, které nechtěly vstoupit do rejstříku se nazývají lesní kluby), dostávají dotaci od státu, environmentální program, cca 15 dětí ve třídě, měkčí hygienické normy, zázemí je v jurtě, maringotce apod. Pro účely naší analýzy je dále nazýváme lesní školky.

Lesní klub

Je to školka s environmentálním programem, která není v rejstříku MŠMT. Data o nich jsou na webu Asociace lesních školek (ALMŠ). Mohou podávat i dietní stravu, pokud to zázemí dovolí. Pro děti ve věku 2,75 - 7 let, 12 - 15 dětí ve třídě, předškoláci do lesního klubu mohou chodit, když si rodiče vyřídí individuální vzdělávací plán v mateřské škole, kam pak přivedou děti na přezkoušení. Provoz lesního klubu zcela hradí rodiče, např. 5.500Kč měsíčně.

Dětská skupina

Může brát děti od jednoho nebo dvou let až do sedmi let, záleží na vedení dětské skupiny, pro co se rozhodnou. Pouze pro děti očkované podle očkovacího kalendáře, typicky třída do 12 dětí, pokud je ve třídě víc dětí, platí stejná hygienická pravidla jako v MŠ. Dostávají dotace z MŠMT/ EU, na provoz přispívají i rodiče, např. 3.500Kč měsíčně. Kvůli štědrým dotacím zřizují dětské skupiny i obce, které jimi nahrazovaly chybějící kapacitu MŠ, například ve Šlapanicích, od rodičů pak mohou požadovat stejné (stejně nízké) školkovné jako v obecní mateřské škole.

Mikrojesle

Pro děti od půl roku do čtyř let, ve třídě maximálně 4 děti, pouze pro očkované děti. Dostávají dotace z MŠMT/ EU, někdy je zřizují i obce, na provoz přispívají i rodiče, např. 3.500Kč měsíčně.



Analýza dat

Postup získávání dat je detailně popsán v kapitole Technické řešení projektu. Pro analýzu dat byla nejdůležitější data o kapacitě školek, zde je přehled všech subjektů předškolní péče, které máme v datovém souboru.

celkový pohled na školky

Mateřské školy mají průměrnou kapacitu 76 míst, jsou to zařízení, kde je v průměru více tříd. MŠ s největší kapacitou mají i přes 1000 míst pro děti. Není to jedna obrovská školka, ale je to administrativní sloučení více MŠ do jedné. Například v Chomutově se jich sloučilo 15.


mateřské školy s největší kapacitou

Zajímavé je podívat se na lesní školky a lesní kluby. Od školního roku 2017/18 mohly i lesní školky vstupovat do rejstříku MŠMT. Ty, které jsou v rejstříku, dostávají dotaci z MŠMT, ale zároveň podléhají pravidlům pro výuku a hygienu dětí. Školky, které jsou v rejstříku, se nyní oficiálně nazývají Lesní mateřské školy, ty ostatní jsou Lesní kluby. Pro účely naší analýzy jsme lesní mateřské školy jako svou povahou netradiční vyčlenily z kategorie mateřské školy, kam právně patří, a nazvaly je lesní školky.

Data o lesních klubech nejsou oficiální. Pocházejí z Asociace lesních školek, což je zájmová organizace a členství v ní není povinné. Člesntví v ní vzniká po splnění určitých podmínek a je k němu třeba doporučení jiné lesní školky nebo lesního klubu. Lesních klubů může být víc, než je v našich datech. Lesní kluby jsou právně spolky, které poskytují službu svým členům, touto službou je péče o děti. Nejsou známa ani data o kapacitě lesních klubů, každému lesnímu klubu jsme přiřadily kapacitu 12 míst. Na datech je vidět, že v rejstříku MŠMT je méně než jedna třetina školek s lesní pedagogikou. Důvodem, proč většina školek s lesní tematikou nechtěla do rejstříku MŠMT, je především nejasnost výkladu pravidel, která lesní školky v rejstříku musejí dodržovat. Hygienické stanice nebo školní inspekce nemají stanoveno, co u lesních školek mají kontrolovat. Tyto orgány mohou být vcelku benevolentní nebo mohou požadovat dodržování stejných pravidel jako v mateřské škole, čehož v podmínkách lesní školky nebo lesního klubu nelze dosáhnout. Víc o důvodech v článku zde.

Dětské skupiny mají průměrnou kapacitu 13 míst. Pro dětské skupiny do 12 míst platí měkčí hygienické normy než pro mateřské školy, dá se usuzovat, že třídy mají kapacitu do 12 dětí, průměr zvyšují dětské skupiny s více třídami. Dětské skupiny byly a jsou štědře dotovány. Jednou nebo dvakrát ročně MPSV vypíše evropskou dotaci cca 1,5 miliardy na zřízení dětských skupin a jejich dvouletý provoz.

svatojánská slavnost v lesní školce Lesinka



Počet míst ve školkách vs. ekonomická úroveň

Hypotéza: pro opětovné zapojení žen do pracovního procesu je nutné, aby se o jejich děti někdo postaral, když budou v práci. Bez toho ženy nemohou do práce a nemohou vytvářet HDP, produkt daného kraje.

Máme k dispozici data o počtu míst v mateřských školách v jednotlivých krajích, zdroj: ČSÚ. Počet obyvatel v jednotlivých krajích jsme vydělily počtem míst ve školkách. Výsledná hodnota je počet obyvatel připadajících na jedno místo ve školce, tj. relativní dostupnost míst ve školkách v krajích. Statisticky vhodnější by byla data o počtu dětí ve věku 2-6 let, ale taková data pro jednotlivé kraje jsou v agregované podobě nedostupná a musela by se dopočítávat.

Druhou zkoumanou veličinou je ekonomická úroveň kraje vyjádřená jako hrubý domácí produkt (HDP) v kraji přepočtený na jednoho obyvatele. Data z Prahy jsou zvláštní a úplně jiná než z ostatních krajů. Výpočet HDP na obyvatele v Praze je věcně chybný, protože do Prahy přijíždí pracovat lidé ze Středočeského kraje a i ze vzdálenějšího okolí. Produkt, který se v Praze vytvoří, je ale rozpočítáván pouze mezi obyvatele Prahy a tak je mnohem vyšší. V roce 2016, ze kterého má ČSÚ data, HDP v Praze na obyvatele 200% průměru ČR. Ve statistice v jiných zemích se tento problém odstraňuje tak, že se sloučí oblasti velkého a bohatého města s přilehlou oblastí, odkud tam do práce dojíždějí lidé. V našem případě bychom sloučily Středočeský kraj a Prahu do jednoho "statistického" kraje. Když jsme to udělaly, vyšlo nám, že HDP Prahy a Středočeského kraje na obyvatele je 150% průměru České republiky. I tak se tento kraj vymyká, zvlášt když v porovnání například s nejchudším Karlovarským krajem, jehož ekonomická úroveň dosahuje pouze 68% průměru ČR. Proto jsme Prahu z našich úvah vyloučily a v grafu není, Praha je úplně jiná ekonomika než zbytek ČR. Nechaly jsme tam pouze Středočeský kraj.

V grafu na ose X je relativní dostupnost míst ve školkách (podíl obyvatel a míst ve školkách), na ose Y je index ekonomické úrovně kraje, průměr za ČR je 100.

Na grafu je vidět, že určitá korelace mezi těmito veličinami existuje. Dva nejchudší kraje, mají také nejvyšší počet obyvatel na jedno místo v mateřské škole, tzn. místa ve školkách jsou relativně méně dostupná než ve zbytku ČR. Když je kraj bohatší, má i relativně dostupnější předškolní péči. Ověřovaly jsme také průměrný věk v krajích, ale nedá se říci, že by kraje s relativně menší dostupností školek byly výrazně starší, tj. rodilo by se v nich méně dětí a školková místa by nebyla třeba.

Dá se konstatovat, že ekonomická úroveň kraje souvisí s dostupností předškolní péče, ale z grafu nemůžeme rozhodnout o kauzální závislosti. Tam si můžeme pomoci ekonomickou teorií. Když ženy-matky chodí do práce, vydělávají peníze, z jejich platů se odvádí sociální a zdravotní pojištění, platí daně, své platy utrácejí v obchodech a za služby a ti, kterým platí, mají zisk a zase odvádějí daně, sociální a zdravotní pojitění. V makroekonomie se to nazývá multiplikační efekt a blahobyt jednoho subjektu zvyšuje i soukromé jiných osob (zisk, který se dále rozděluje na platy zaměstnanců) a veřejné zdroje (příjmy z daní a pojistného).

Horší relativní dostupnost školkových míst může souviset s relativně špatnou kvalitou veřejné správy v těchto nejchudších oblastech ČR a například s neschopností získat dotace na stavbu mateřské školy nebo zřízení dětské skupiny.

Kdybychom měly udělat statistickou analýzu, která by tento předpoklad potvrdila nebo vyvrátila, vzaly bychom 8 obcí, 2 v Ústeckém kraji, 2 v Karlovarském kraji, 2 v jihočeském kraji a 2 ve středočeském kraji. V polovině těchto obcí bychom postavily školku tak, aby v každém kraji jedna obec měla novou školku a ta druhá ne. Po pěti letech bychom zkoumaly, jestli se ekonomická úroveň obcí/okresů relativně i absolutně změnila či nikoliv a porovnávaly výsledky pro obce s novými školkami a bez nich. Takový experiment už v rámci Digitální akademie nestihneme.


graf vztahu ekonomické úrovně a dostupnosti předškolní péče




Technické řešení projektu

Data o lesních školkách, dětských skupinách a mikrojeslích jsme tzv. scrapovaly z webových stránek pomocí modulu "request" v Pythonu. Každý web byl trochu jiný, použily jsme pro ně 3 různé skripty v Pythonu, ukázka zde. Regulárními výrazy jsme vysekaly data z webové stránky a uložily je do csv souboru. Tabulky jsme manuálně spojovaly, aby se nic neztratilo, protože na každém webu byla jiná data. Někde byly emaily, weby, GPS souřadnice, ale nikdy to nebylo všechno dohromady.

Databáze Ministerstva školství se jmenuje Rejstřík škol a školských subjektů a obsahuje data o všech školských zařízeních na všech stupních v ČR. Data z této databáze nešly vyscrapovat. Po několikatýdenním uvažování a vyptávání se co a jak, stačilo zavolat na Ministerstvo školství a tam nás navedli na stránku, kde se data dají exportovat do 15 csv souborů.

Z dat z MŠMT bylo třeba vyjmout lesní mateřské školy, porovnat je s daty z Asociace lesních školek a rozdělit je na lesní kluby (nejsou v rejstříku MŠMT) a lesní školky (jsou v rejstříku MŠMT). Data o lesních klubech by se bez ALMŠ nedala získat, v lesních klubech je cca 1300 dětí, nechtěly jsme je vynechat i když s nimi byly největší problémy. Některé ze subjektů z webu uvedených ALMŠ se staly dětskými skupinami nebo lesními školkami, ale data na webu ALMŠ nebyla aktualizována. Případně adresu nebylo Power BI schopno správně zakreslit do mapy. Takové výjimky jsme jednotlivě ošetřily budˇ dohledáním přesnější adresy nebo vymazáním subjektů z kategorie lesních klubů, pokud se zařadily do jiného typu netradiční školky.

Data jsme nahrály do Power BI a vytvořily vizualizace.

Webová stránka

Cílem našeho projektu bylo vytvořit webovou stránku, na které by se daly najít netradiční školky. Výsledná data byla nahrána do Azure databáze přes Management Studio a měly jsme připravený fungující Python skript pro spojení databáze a webové stránky. Naučily jsem se pracovat s Git.

Vybraly jsme si Flask Microframework. Webová stránka byla vytvořena na https://www.pythonanywhere.com/.


Flask microframework, pythonanywhere

Naším cílem bylo vytvořit na webu mapu s netradičními školkami. Zvolily jsme řešení s vložením mapy z Power BI a vyřadily mateřské školy, kterých je nejvíc, ale zároveň každý je zná a zúžily jsme výběr školek pouze na ty netradiční. Mapa z Power BI je řešení elegantní a zároveň jednoduché.

Programátorsky zajímavější řešení je nechat uživatele na webu zadat adresu, kde hledá školku. Program v Pythonu by adresu převedl na GPS souřadnice, přepočítal vzdálenosti od školek, školky do 13km by vykreslil do Google Static Maps na webu a vypsal jejich údaje. To řešení je popsáno na GitHub profilu a na webu je zde.

Během práce na projektu se naše cesty mnohdy ubíraly slepými uličkami, kdy jsme se něco naučily, abychom záhy zjistily, že existuje jiné a lepší řešení. Vedlejším efektem bylo, že jsme si "osahaly" a zprovoznily spoustu technických řešení i když jsme je nakonec nepotřebovaly, například Git.

Na našem webu naleznete mapu z Power BI, ve které se dá zoomovat a najít oblast, která návštěvníka zajímá. Jednotlivé typy školek jsou vyznačeny barevně odlišenými puntíky, velikost puntíků je dána kapacitou školky. Po přejetí myší přes puntík se zobrazí název, adresa, kapacita a typ netradiční školky, podle nás nejdůležitější vodítka při výběru rodičů.

Na webu máme také text projektu a verzi v angličtině, protože v České republice žije spousta cizinců a jejich orientace v české předškolní péči bez znalosti jazyka je obtížná.

Možný další postup

Aby byl web stále aktuální, bylo by dobré zadat na pythonanywhere skripty (“Tasks”), které by pravidelně získávaly data z webů,

nahrávaly by je do databáze na Azure, ze které by brala data webová stránka a tak by byla neustále zajištěna aktuálnost údajů o netradičních školkách.

Jen bychom už ale asi nebraly data z Asociace lesních školek.


Poděkování a odkazy

Chtěly bychom poděkovat Ondřeji Veselému a Pavlu Lasákovi za čas a energii, kterou nám věnovali, bez nich bychom se toho tolik nenaučily. Děkujeme také všem lektorkám a lektorům, koučkám a koučům za skvělou Digitální akademii, která byla obsahově i didakticky výborně připravená.

Pokud byste se chtěli něco dozvědět o lesních školkách, můžete se podívat na Facebook lesního klubu Lesinka.

Pokud byste se chtěli seznámit s dětskou skupinou, můžete se podívat na web dětské skupiny Vlaštovičky.

Všechny fotky na tomto webu pochází z lesního klubu Lesinka a ty nejkrásnější vyfotila Ester Dobiášová.

Pokud hledáte videa na učení se Pythonu, určitě se podívejte na videa Corey Shafera.

lesní školka Lesinka