Balázsi Ildikó
A PISA-ról közhelyek nélkül – ami az újságcikkekből kimaradt
A PISA (Programme for International Student Assess-ment) talán a leginkább ismert és kétségtelenül a legnagyobb publicitást kapott felmérés azok közül a nemzetközi tanulói teljesítménymérések közül, ame-lyekben Magyarország részt vesz.
Az újságcikkek a mérés eredményeinek azokat az aspektusait emelik ki, amelyek közérthetőek és könnyen megfogalmazhatók egy mondatban. Közismert tény, hogy a PISA nem tantervi tartalmakat, hanem alkalmazásképes tudást mér, olyan tudást, amely nélkülözhetetlen ahhoz, hogy a diákok a munkaerő-piacon, illetve az élethosszig tartó tanulásban megállják a helyüket. Köztudott, hogy a magyar diákok az átlag alatt teljesítettek szövegértésből, kicsit jobban matematikából, és természettudományból is csak az OECD országok átlagának szintjén. Sokszor elhangzott az elmúlt években a PISA-val kapcsolatban az a mondat is, hogy ma Magyarországon minden ötödik 15 éves nem érti az olvasott szöveget. E mondatok köré csoportosítható a médiának a PISA-val kapcsolatos híranyaga. A mélyebb összefüggésekre, a háttér-információk és az eredmények kapcsolatára a média és ezáltal a közvélemény is kevésbé figyelt oda.
A PISA felmérés főbb jellemzői
A PISA felmérést az OECD szervezésében először 2000-ben rendezték meg, majd hároméves ciklusokban további vizsgálatok követték. 2000-ben 43, 2003-ban 41, 2006-ban pedig már 57 ország vett részt a monitorozó jellegű felmérésben, országonként minimum 150-200, az ország egész iskolarendszerét reprezentáló iskola 35-35 diákjával. A felmérés a tizenöt éves diákok matematikai és természettudományos eszköztudását, valamint szövegértési képességeit méri, alkalmanként az egyik területet kiemelten vizsgálva. 2000-ben a szövegértés felmérése volt hangsúlyosabb, a tesztfüzetekben szövegértésből szerepelt a legtöbb feladat, s ez lehetőséget biztosított a szövegértés és részterületeinek részletes vizsgálatára. 2003-ban a matematika, 2006-ban pedig a természettudomány területén volt nagyobb hangsúly, míg 2009-ben ismét a szövegértés kerül a figyelem középpontjába.
A felmért tudásterületek
Szövegértés
A PISA felmérés szövegértési területe azt vizsgálja, hogy a 15 éves tanulók képesek-e az írott információt felhasználni azokban a szituációkban, amelyekkel az életük során találkoznak. A szövegértés képességét a vizsgálat tartalmi keretében a következőképpen definiálták:
„... az írott szövegek megértése, felhasználása és az ezekre való reflektálás annak érdekében, hogy az egyén elérje céljait, fejlessze tudását és képességeit, és hatékonyan részt vegyen a mindennapi életben.”
Ez a definíció túlmutat azon a tradicionális felfogáson, amely az „olvasás” szót elsősorban a betűk, szótagok összeolvasásának műveletére, azaz az olvasás technikájának elsajátítására, alkalmazni tudására vonatkoztatja.
A PISA szövegértési koncepciója szerint a szövegértési feladatoknak három dimenziója van: szövegértési műveletek, a szövegek formája és struktúrája és a szöveg használati célja.
A PISA a szövegértési műveleteknek három típusát különbözeti meg: az információ-visszakeresés művelete egy vagy több információ visszakeresését, azonosítását várja a tanulótól. Az értelmezés a szöveg jelentéskialakítását és következtetések levonását várja. A reflektálás és értékelés a szövegek kritikai szempontú megközelítését várja, illetve már meglévő tudás, gondolatok, tapasztalatok kapcsolását a szöveghez.
A következő dimenzió a szövegek formájára vonatkozik. A PISA szövegértés-vizsgálata folyamatos és nem folyamatos szövegeket különböztet meg.
A szövegek csoportosításának harmadik szempontja azt veszi figyelembe, milyen használatra, milyen célra készültek a szövegek. Ez alapján három csoportot különböztet meg: személyes, közösségi, munka és tanuláscélú szövegeket.
A PISA felmérés felszabadított példafeladatai hivatalos magyar fordításban megtalálhatók a www.oecd-pisa.hu weboldalon.
Matematika
A PISA felmérés a matematikatudást a következőképpen definiálja:
„…olyan gondolkodásmód, amely hozzásegíti a diákokat a matematikailag leírható mindennapi problémák megértéséhez, modellezéséhez és megoldásához. „
Tehát a felmérés a matematikát a mindennapi helyzetekben használható eszköztárként értelmezi. Ennek megfelelően a tesztfüzet többnyire olyan problémákat tartalmazott, amelyekkel a diákok hétköznapjaikban találkozhatnak, és amelyek a matematikai gondolkodásmód alkalmazásával oldhatóak meg.
A felmérésben szereplő problémák tematikailag négy matematikai alterülethez tartoznak; a vizsgált alterületek a „tér és alakzat”, „változás és reláció”, „mennyiség” és „bizonytalanság” elnevezéseket kapták.
Az alterületeken kívül a feladatok három készségosztályba is besorolhatóak, amelyek a „reproduktív”, „integratív” és „kreatív” elnevezéseket kapták. A különböző készségosztályokba tartozó feladatok különböző szintű készségek mozgósítását igénylik, azaz különböző nehézségűeknek mondhatóak.
Az eddigieken kívül a feladatok kontextusuk szerint is csoportosíthatóak; a felmérésben szerepeltek a hétköznapi életről, iskolai vagy munkahelyi helyzetekről, társadalmi jelenségekről vagy tudományos problémákról szóló feladatok.
Mivel a matematika volt a 2003-as mérésnek a fókuszában (ez a legutóbbi PISA mérés, amelynek eredményei már ismertek), a matematika területéről néhány példafeladatot is bemutatok. A Valutaárfolyam első kérdése egy egyszerű pénzátváltási feladat. Az átváltási arány adott, az átváltáskor kapott pénzmennyiséget kell a diáknak meghatároznia a szorzási művelet elvégzésével. A második kérdés esetében már egy kicsit bonyolultabb a feladat, itt osztania kell a diáknak ahhoz, hogy megkapja a helyes eredményt. A Betörések című, bizonytalanság alterülethez tartozó feladatban egy grafikonról és az azzal kapcsolatos állításról kell eldöntenie a diáknak, hogy helyes-e az adatértelmezés. A diáknak azt kell észrevennie és kifejtenie, hogy a két oszlopmagasság aránya nem felel meg a tényleges adatok arányának. További példafeladatok a www.oecd-pisa.hu weboldalon találhatók.
A szingapúri Mei-Ling cserediákként három hónapra Dél-Afrikába készül. Szingapúri dollárt (SGD) kellett dél-afrikai randra (ZAR) váltania.
1. kérdés
Mei-Ling megtudta, hogy a szingarpúri dollár és a dél-afrikai rand közötti átváltási arány a következő:
1 SGD = 4,2 ZAR
Mei-Ling 3000 szingarpúri dollárt váltott dél-afrikai randra ezen a valutaárfolyamon.
Mennyi pénzt kapott Mei-Ling dél-afrikai randban?
Válasz: 12 600 ZAR (a pénznem nem kötelező).
Tartalmi terület: mennyiség
Műveleti csoport: reproduktív
Kontextus: közösségi
Feladatforma: rövid válasz
2. kérdés
Amikor Mei-Ling 3 hónap után visszatért Szingapúrba, még maradt 3 900 ZAR-ja. Ezt visszaváltotta szingarpúri dollárra és észrevette, hogy a valutaárfolyam megváltozott:
1 SGD = 4,0 ZAR
Mennyi pénzt kapott Mei-Ling szingarpúri dollárban?
Válasz: 975 SGD (a pénznem nem kötelező).
Tartalmi terület: mennyiség
Műveleti csoport: reproduktív
Kontextus: közösségi
Feladatforma: rövid válasz
BetörÉsek
Egy tévériporter az alábbi diagramot mutatva a következőket mondta:
„A diagram szerint a betörések száma óriásit nőtt 1999-ben 1998-hoz képest.”
Mit gondolsz, helyesen értelmezte a riporter a diagramot? Válaszodat indokold is meg!
Értékelés
2 pont: „Nem, nem értelmezte helyesen”, rámutat, hogy a diagramnak csak egy kis része látható, VAGY hogy az arányos ill. százalékos növekedés nem nagy, VAGY hogy tendenciára vonatkozó adatokra volna szükség.
1 pont: „Nem, nem értelmezte helyesen”, de hiányoznak a magyarázat részletei. (pl. a betörések száma közti különbséggel foglalkozik, és nem veti ezt össze a betörések teljes számával )
Tartalmi terület: bizonytalanság
Műveleti csoport: integratív
Kontextus: személyes
Feladatforma: nyílt végű
Természettudomány
A PISA mérés a természettudományos eszköztudást a következőképpen definiálja:
“…az a képesség, amely segítségével természettudományos ismeretekből tényeken alapuló következtetéseket vagyunk képesek levonni annak érdekében, hogy megértsük a természetet, és döntéseket hozhassunk a világról és mindazokról a változásokról, amelyeket az emberi tevékenység a világban okoz.”
A felmérés feladatai a következő három fő szemponton szerint rendezhetők: tartalmi elemek (tudásterületek és a természettudományok ismerete); gondolkodási műveletek; szituációk, kontextusok.
A felmérésben szereplő problémák tematikailag három tudásterülethez tartozhatnak: fizikai rendszerek, élő rendszerek, valamint a Föld és a világegyetem rendszerei. A természettudományok ismeretét a természettudományos kutatás, a természettudományos magyarázatok és a természet- és műszaki tudományok a társadalomban témakörökből vett feladatokkal vizsgálja a felmérés.
Három fő természettudományos gondolkodási művelet jelenik meg a vizsgálatban: a természettudományos problémák felismerése; a természettudományos jelenségek leírása, magyarázata és előrejelzése; következtetések levonása természettudományos bizonyítékok felhasználása alapján.
A feladatok között akadtak személyes (pl. táplálék- és energiahasználat), társadalmi (pl. erőmű telepítése), és az emberiség egészét érintő globális problémák (pl. globális felmelegedés).
Magyarország a képességskálán
Az 1. ábrán az egyes országok átlagos szövegértési képességük szerinti sorrendben láthatók. Az ábrán nem minden a mérésben részt vett ország szerepel, de a legjobb és a leggyengébb eredményt elért országok, illetve a különböző oktatási rendszerrel rendelkező országok (angolszász, északi, távol-keleti országok) is megjelennek rajta.
1. ábra
Láthatjuk, hogy amint az közismert, Magyarország az átlag alatt teljesített – 482 pont volt az átlagos eredményünk. Ezzel a 20-24. helyezést értük el a 29 OECD ország közül. Hasonló a helyzet a matematika területén is, ott 490 képességpontos átlageredménnyel a 19-23. helyen szerepeltünk.
Az ábráról emellett egy kevésbé közismert, kevésbé hangoztatott tény is leolvasható. A populáció 90 %-át tartalmazó téglalap azt szemlélteti, hogy a legjobb és leggyengébb eredményt elért 5-5%-ot figyelmen kívül hagyva hol helyezkednek el a szövegértési skálán a diákok. A magyar diákok eredményét szemléltető téglalap egyáltalán nem magas a többi ország téglalapjához képest, ami azt mutatja, hogy a magyar diákok eloszlása a képességskálán szövegértésből (de a matematika és természettudomány területén is) a szűkebb eloszlások közül való, nem annyira szóródik a magyar diákok eredménye. Ez szemben áll azzal a tévhittel, hogy a magyar rossz átlageredményt a diákoknak egy jelentősebb leszakadó rétege, mintegy 20%-a okozza, akik nem képesek az oktatási rendszerben jó eredményt elérni – ugyanakkor az (elit-)oktatásunk jó, és ha a diákok alsó 20%-ának eredményét minden országban figyelmen kívül hagynánk, Magyarország sokkal feljebb kerülne az országok rangsorában. Úgy tűnik, hogy a PISA által mért tudásterületeken ez nem így van. Van olyan felmérés (TIMSS mérés), ahol a nemzetközi mezőny élvonalában teljesítünk matematikából és természettudományból, és az ott felmért tantervi tartalmak esetében diákjaink az alsó 20% elhagyása nélkül is kiemelkedők, de a PISA által mért alkalmazásképes tudás esetében a legjobb magyar diákok is elmaradnak az élen álló országok legjobb diákjaitól.
A tanulói teljesítmények kis szóródása az egyik, de önmagában nem elegendő feltétele az esélyegyenlőség teljesülésének. Hiszen kis szórás mellett is elképzelhető az, hogy bizonyos háttérváltozók mentén nagy eltérések mutatkoznak a diákok teljesítményében, azaz vannak olyan háttérváltozók, amelyek megmagyarázzák a teljesítménykülönbségeket.
A PISA amellett, hogy meghatározta a diákok teljesítményét, képességszinteket is kialakított, és meghatározta az egyes képességszintek eléréséhez szükséges kompetenciákat. Magyarországon a diákok körülbelül 5%-a található a legfelső, 5. szinten (szemben az OECD országok átlagának 10%-val), az 1. szinten pedig a magyar diákok 14%-a (az OECD országokban átlagosan 12%). Az 1. szint alatt a magyar diákok 6%-a (6%), 4. szinten 18%-a (22%), 3. szinten 30%-a (29%), és végül a 2. szinten 27%-a (22%) található. Itt is érzékelhető az, hogy míg az 1. és 1. alatti szinteken az OECD országok átlagához viszonyítva nem nagy a lemaradásunk, addig az 5. szinten arányaiban feleannyi diák található nálunk, mint az OECD országokban átlagosan. Más országokkal összehasonlítva az egyes szinteken található diákok arányát azt tapasztaljuk, hogy a felső két szinten feleannyian, az alsó két szinten pedig kétszer annyian teljesítenek nálunk, mint az élen álló országok esetében.
A PISA kutatói a 2. szintet tekintik annak a minimális szintnek, amely az értő olvasáshoz nélkülözhetetlen – Magyarországon a tizenöt éves diákok 20%-a, azaz minden 5. diák nem éri el ezt a képességszintet, az ő esetükben tehát értő olvasásról nem beszélhetünk. Emellett a 3. szint az a minimális szint, amely a diák versenyképességét, munkaerő-piacon való helytállását, továbbtanulását biztosítja. Magyarországon a diákok 50%-a található ez alatt a szint alatt, tehát a 20%-nyi veszélyben lévő, leszakadó diákréteg helyett pontosabb lenne 50%-nyi, a munkaerő-piaci elhelyezkedésben és továbbtanulásban nehézségekkel küzdő, veszélyeztetett diákról beszélni.
A teljesítménykülönbségek magyarázó háttértényezői
Iskolák közötti különbségek
Az, hogy a magyar középfokú iskolarendszer a leginkább szegregált iskolarendszerek közé tartozik, régóta tudott, sejtett. A PISA felmérés eredményeit vizsgálva újabb bizonyítékokra találunk, ez azonban már korántsem kapott akkora publicitást, és sokkal kevésbé vonult be a köztudatba.
A szegregációnak elég jó mérőszáma az, hogy a diákok teljesítményében hol mutatkoznak meg a különbségek: az iskolán belül, vagy az iskolák között. A diákok teljesítményében megmutatkozó szórásnégyzetet ugyanis felbonthatjuk az iskolán belül tapasztalható teljesítménykülönbségekből származó, illetve az iskolák átlageredményei közötti különbségekből származó szórásnégyzetre. A 2. ábrán azt láthatjuk, hogy e két tényező hogyan arányul az OECD országok átlagos szórásnégyzetéhez az egyes országokban.
2. ábra
A 0-tól jobbra kiinduló téglalapok hossza jelzi, hogy mekkora a szórásnégyzet az iskolán belül. Láthatjuk, hogy Magyarország az OECD átlag alatt található, azaz homogénebbek a diákcsoportok az iskolákon belül nálunk, mint a legtöbb OECD országban. Ezzel szemben a 0-tól balra kiinduló téglalapok hossza azt mutatja, hogy mekkora az iskolák közötti variancia (szórásnégyzet). E tekintetben a mérésben részt vevő országok közül csak Törökország előzi meg Magyarországot, tehát Magyarországon az egyik legnagyobb az iskola-átlagok közötti különbség (66,0%), az OECD tagországok átlagának közel kétszerese.
Az, hogy az iskolák közötti különbségek nagyok több szempontból is hátrányos helyzetbe kényszeríti a diákok egy részét. Egyrészt az esélyegyenlőség elve nagymértékben sérül. Magyarországon a PISA tanulsága szerint a diák teljesítményét, – és így a későbbi boldogulásának esélyét, – nagymértékben meghatározza az, hogy melyik középfokú iskolát választja a szülő gyermekének, mennyire tudatos, átgondolt és jól informált ez a választás. A 2. ábra listájának alján lévő országokban, Finnországban vagy Izlandon várhatóan körülbelül azonos eredményt ér el a diák, függetlenül attól, hogy melyik iskolába jár. Másrészt azokból az iskolákból, ahol a diákok homogén gyenge teljesítmény nyújtanak, hiányzik a húzóerő, azok a diákok, akik javítanák a többi diák teljesítményét is, akár a jó példa motiváló erején, akár a tanárokra gyakorolt hatásukon keresztül.
Szocio-ökonómiai és kulturális státusz
Az iskolák közötti variancia nagysága rámutat arra, hogy iskolarendszerünk szegregált, de nem ismerjük meg általa a háttérben meghúzódó okokat. Köztudott, hogy a diákok családi háttere, a család szociális, gazdasági és kulturális státusza nagymértékben meghatározza a teljesítményét. A 3. ábra a diákok szocio-ökonómiai és kulturális státusz indexének (ESCS index) függvényében ábrázolja a diákok teljesítményét. A szocio-ökonómiai lejtő az OECD országok egészére vonatkozik, azt mutatja, hogy az OECD országok véletlenszerűen kiválasztott diákja várhatóan milyen teljesítményt nyújt adott ESCS indexérték mellett. Láthatjuk, hogy minél magasabb a diák ESCS indexe, várhatóan annál jobb eredményt ér el.
3. ábra
Az egyes országokra illesztett regressziós görbéket vizsgálva (4. ábra) előtűnnek az országok közötti különbségek. A szocio-ökonómiai lejtőnek két fontos paraméterét hasonlíthatjuk össze. Egyrészt vizsgálhatjuk azt, hogy a 0 indexértékkel rendelkező diákok várhatóan milyen eredményt érnek el az adott országban, milyen magasan helyezkedik el a görbe. Másrészt vizsgálhatjuk azt is, hogy milyen meredek a lejtő: minél meredekebb, annál nagyobbak a teljesítmény-különbségek az alacsonyabb és a magasabb indexértékkel rendelkező diákok között – annál kevésbé biztosít esélyegyenlőséget az oktatási rendszer.
4. ábra
Láthatjuk, hogy Magyarország szocio-ökonómiai lejtője a legmeredekebbek közül való, és a lejtő 0 indexérték melletti magasságát tekintve a középmezőnyben helyezkedünk el. Az 1. és 2. lejtővel rendelkező Hong Kongban és Finnországban ezzel szemben minden indexérték mellett magas várható teljesítményt nyújtanak a dákok.
Ha megvizsgáljuk Magyarországon belül azt, hogy az egyes iskolatípusokban hogyan alakul a várható teljesítmény a diákok szocio-ökonómiai és kulturális státuszának függvényében (5. ábra), azt tapasztaljuk, hogy a lejtők sokkal kevésbé meredekek, ugyanakkor magasságuk 0 indexérték mellett nagymértékben különbözik: egy bizonyos indexértékkel rendelkező gimnazista diák sokkal jobban teljesít az ugyanolyan indexértékkel rendelkező szakiskolás társánál. Ez persze nem feltétlenül az iskolatípusok eltérő minőségéből következik, a szelekciós folyamatok eredménye is lehet.
Az iskolatípusonkénti szocio-ökonómiai lejtő végpontjainak x-koordinátái azt mutatják, hogy az adott iskolatípusba járó diákok középső 90%-a milyen ESCS indexértékekkel rendelkezik. Az ábráról így az is leolvasható, hogy mennyire különbözőek az egyes iskolatípusba járó diákok szociális, gazdasági és kulturális státuszuk szerint – sokkal gyengébb hátterű diákok járnak szakiskolába, mint a szakközépiskolákba vagy a gimnáziumokba.
5. ábra
A regressziós összefüggéseknek a meredekség mellett még egy nagyon fontos jellemzője van, a determinációs együttható, amely a regressziós egyenes körüli „pontfelhő” (a tényleges ESCS indexértékeket és teljesítményeket ábrázoló pontok összessége) szélességének mérőszáma. A determinációs együttható nagysága jelzi, hogy mennyire meghatározó a diák hátterének teljesítményre gyakorolt hatása az adott országban, mennyire pontosan becsülhető a teljesítmény az index értékének ismeretében. Minél pontosabban becsülhető, minél meghatározóbb a diák háttere, annál kevesebb lehetősége van a „kitörésre”, annál korlátozottabb az eltérés az indexérték alapján várt teljesítménytől. A 6. ábrán a vízszintes tengelyen a determinációs együttható értékét, a függőleges tengelyen pedig az országok átlagos teljesítményét ábrázoltuk. A determinációs együttható OECD átlagát függőleges vonal jelzi, a vonaltól jobbra elhelyezkedő országokban alacsonyabb a determinációs együttható, kevésbé meghatározó a családi háttér, a vonaltól balra lévő országokban pedig magasabb a determinációs együttható, a családi háttér és a teljesítmény kapcsolata erősebb. Az ábrán látható vízszintes vonal az OECD országok teljesítményének átlagát, az 500 standard pontot jelöli, ez alatt a gyengébben, fölötte pedig az erősebben teljesítő országok találhatók. Ideális esetben az átlag teljesítmény magas, a családi háttér pedig kevéssé determinálja a teljesítmény. Ez az ábra jobb felső negyedében található országokra teljesül. Magyarország ezzel szemben a bal alsó negyedben helyezkedik el, ami azt jelzi, hogy az OECD átlag alatti átlagos teljesítményünk átlag feletti – ráadásul messze a legnagyobb – determinációs együtthatóval párosul. Ez pedig az eredményességünk gyenge volta mellett arra figyelmeztet, hogy a méltányosság követelményének sem tesz eleget oktatási rendszerünk.
6. ábra
Az iskolák közötti különbségek és a szocio-ökonómiai és kulturális státusz
Miután megismertük a szocio-ökonómiai és kulturális státusz és a teljesítmény kapcsolatát, megvizsgálhatjuk, hogy a 2. ábrán bemutatott iskolák közötti és iskolákon belüli különbségeket milyen mértékben magyarázza az ESCS index. A 7. ábrán a már látott variancia arányok mellett azt is ábrázoltuk, hogy az ESCS indexet és annak iskolánkénti átlagát is figyelembe véve e különbségek mekkora része magyarázható. Láthatjuk, hogy amíg az iskolán belüli különbségeket Magyarországon szinte egyáltalán nem magyarázza a családi háttér, addig az iskolák közötti különbségeknek nagy része megmagyarázható az index átlagos értékével. Ez egyáltalán nem meglepő, a többi ország esetében is így van. Tehát általában a családi háttér az iskola átlagos családi hátterén keresztül hat a diákok teljesítményére.
7. ábra
Ennek szemléltetésére alkalmas a 8. ábra is, amely minden ország esetében két oszlopot tartalmaz. A tanulói ESCS hatás oszlopa azt mutatja, hogy mekkora a várható teljesítménykülönbség két olyan, azonos átlagos ESCS indexű iskolába járó diák között, akiknek az ESCS indexértéke között félszórásnyi különbség van. Az iskolai ESCS hatás pedig azt mutatja, hogy mekkora a várható teljesítménykülönbség két azonos ESCS indexértékkel rendelkező diák között, ha iskoláik átlagos ESCS indexe között félszórásnyi a különbség. Ez Magyarország esetében a következőképpen alakul: két azonos ESCS indexű iskolába járó diák közül a rosszabb családi körülményekkel rendelkező várhatóan mindössze 7 ponttal teljesít gyengébben jobb családi körülmények közül érkező társánál. Ugyanakkor két azonos hátterű diák közül a rosszabb családi összetételű iskolába járó várhatóan 44 ponttal, csaknem félszórásnyival teljesít rosszabbul a jobb családi összetételű iskolába járó társánál.
8. ábra
A PISA vizsgálat kapcsán nagy nyilvánosságot kapott gyenge átlagos teljesítményünk mellett az eredmények tehát talán még ennél súlyosabb problémákra is fényt derítenek. Újabb bizonyítékát szolgáltatják annak, hogy a magyar iskolarendszer szelektív, szegregált és az esélyegyenlőség elvét egyáltalán nem tudja érvényesíteni.
