A társadalmi mobilitás széles körben kutatott a hazai és nemzetközi szakirodalomban egyaránt (Róbert 2000, Andorka 2006, Bourdieu 1983, stb.), ami legnagyobbrészt az oktatás által érhető el (Castellos–Doménech 2002). Ezért fontos annak a vizsgálata, hogy az egyes társadalmi rétegek milyen mértékben férnek hozzá az oktatáshoz. A mobilitás elősegítésére több országban már változásokat vezettek be a hátrányos helyzetűek felzárkóztatására, illetve magasabb végzettséghez juttatására (Maras 2007, Neumann et al. 2009, Braconier 2012). Magyarországon a minőségi oktatáshoz való hozzáférés korlátozott. A PISA vizsgálatok szerint hazánkban az egyik legnagyobb az oktatási rendszer családi háttér alapján való szelekciója (Csapó et al. 2009), amihez kapcsolódik, hogy a magasabb családi hátterű iskolákban általában jobb pedagógusi és iskolai feltételek vannak (Széll 2014, Bacskai 2015), ami tovább nehezíti a hátrányos helyzetűek társadalmi mobilitását. A csoport helyzetét tovább rontja, hogy olyan területen élnek, ahol az oktatáshoz való hozzáférés korlátozottabb (Forray R. 2011). A terület társadalmi-gazdasági fejlettsége pedig hatással van a tanulók iskolai teljesítményére és továbbtanulására (Bratti et al. 2007, Polónyi 2012). Kutatásunkban célul tűztük ki, hogy a hátrányos helyzetűeket a nem hátrányos helyzetűekhez viszonyítva vizsgáljuk a közép- és felsőfokú oktatásban. A disszertációban elemezzük a tanulói teljesítmények területi különbségeit, a hátrányos és nem hátrányos helyzetűek iskoláinak tanulói és tanári jellemzőit. A felsőoktatásban vizsgáljuk a felvételt nyert hallgatók intézmény és képzési terület választását, illetve azt, hogy a hátrányos helyzetű hallgatók mely kistérségekből érkeznek. S végezetül feltárjuk a felsőoktatásba bekerült hallgatók középiskoláinak jellemzőit. Disszertációnkban három adatbázist használtunk fel: a 2012. évi 10. osztályos Országos kompetenciamérés adatbázisait (OKM), a 2014. évi felsőoktatási felvételi adatbázist és a Debreceni Egyetemen felvett intézményválasztást befolyásoló tényezők vizsgálatára irányuló adatbázist. A kompetenciamérés és felsőoktatási felvételi adatbázis közötti kapcsolatot az biztosította, hogy aki 2012-ben 10. osztályosként megírta a kompetenciamérést, annak valószínűleg2014-ben volt lehetősége bekerülni a felsőoktatásba. Így a bekerült hallgatókhoz intézményi azonosítóval hozzá tudtuk rendelni az iskoláik kompetenciamérés eredményeit, valamint az intézmény jellemzőit, amivel egy újszerű kutatási megközelítésként létrehoztunk egy saját, összevont adatbázist. A vizsgálat során kialakítottunk több változót (például hátrányos helyzet, iskola fenntartó), és használtuk az Oktatási Hivatal által kialakított komplex indexeket is. Az elemzés során az SPSS programban a két- és több dimenziós kereszttábla elemzést, az ANOVA-elemzést, a korrelációs vizsgálatot és a klaszteranalízist használtuk. A területi elemzéseknél kistérségi szinten vizsgáltuk az adatokat, a MapInfos-s ábrázolásnál pedig a legtöbb esetben egyenlő elemszámú kategóriákba soroltuk a kistérségeket, és ritkán éltünk saját kategória kialakításával. Az eredmények alapján elmondható, hogy a tanulói teljesítmények szorosan együtt járnak egy terület társadalmi-gazdasági fejlettségével, így a hátrányos helyzetű tanulók is a fejlettebb területeken érnek el jobb eredményt a kompetenciaméréseken. A fejlettebb területeken kisebb a hátrányos és nem hátrányos helyzetűek közötti teljesítménykülönbség is. A családi háttér alapján számított elvárt értéktől való eltérés vizsgálatánál szintén érvényesül a területi különbségek hatása, mert a jobb gazdasággal rendelkező területeken a tanulók meghaladják az elvárt értéket, míg a perifériás területeken elmaradnak tőle, így a tanulói teljesítményekben is fokozódik az ország kettészakadása. A hátrányos helyzetűek a szakközépiskolákban és szakiskolákban koncentrálódnak, melyek többségében állami fenntartásúak. Ezekre az iskolákra jellemző, hogy kisebb a felvételi szelekció, és gyengébb az iskolák összetétele. A hátrányos helyzetűeket kevésbé képzett pedagógusok tanítják, és iskoláikban nagyobb a pedagógusok fluktuációja is. A felsőoktatásba bekerült hátrányos helyzetűek területileg, intézményileg és képzési terület szerint is jól behatárolhatók. Intézményválasztásukat meghatározza az anyagi helyzetük és a felsőoktatási intézmény közelsége. Általában az alacsonyabb képzési szintekre kerülnek be egy közeli főiskolára, vagy nemrég főiskolából egyetemmé vált intézménybe, de a magas társadalmi státuszúak között is megtalálható az a csoport, akik ragaszkodnak a közeli felsőoktatási intézményhez illetve az ismerős miliőhöz. A jelentkezők a felsőoktatásba kerülés során további szelekción mennek keresztül, így a bekerültek iskoláinak jellemzésénél megállapítható, hogy a hátrányos és nem hátrányos helyzetűek teljesítménye, iskolai összetétele, tanári jellemzőinek értékei közeledtek egymáshoz. A legnagyobb esély a felsőoktatába való bekerülésre olyan középiskolákból adódik, amikben van felvételi szelekció. A középfokú oktatásban a hátrányos helyzetűeknek nehezebb bekerülni az egyházi intézményekbe, de onnan már könnyebb bejutni a felsőoktatásba.

Social mobility has been widely studied in Hungarian and international researches (Róbert 2000, Andorka 2006, Bourdieu 1983), and it is often achieved by education (Castellos–Doménech 2002). This explains why it is vital to examine how different social classes have access to education. To promote mobility, many countries have introduced changes to help the integration of disadvantaged people, as well as providing access them to higher education and qualifications (Maras 2007, Neumann et al. 2009, Braconier 2012). In Hungary quality education is selective and closed. According to PISA data, Hungary has the highest selectin in education based on family background (Csapó et al. 2009), which is related to the fact that schools with higher family background are better-endowed and have more adequate facilities (Széll 2014, Bacskai 2015), which also hinders the social mobility of the disadvantaged students. It causes further difficulties that most of them live in regions where the access to education is limited (Forray R. 2011). A region’s social-economic development does affect students’ academic performance and opportunities of further education (Bratti et al. 2007, Polónyi 2012). The aim of our research is to compare disadvantaged students with non-disadvantaged students in secondary and tertiary education. In the dissertation we analyse the regional differences in academic performance, the characteristics of the students, teachers and their schools of both groups. In tertiary education we study students’ choice of study field and higher institution, as well as the small regions of the disadvantaged students admitted to university. Finally, we explore the characteristics of the secondary schools, which the disadvantaged students attended. Our research has made of use of three databases, two of which were completed: in 2012, grade 10, National Competency Results (NCR), its student, school and institution-based databases, as well as the University Admission database (UA) are also complete and whole. The third database involves the results of the questionnaires filled in by the students at University of Debrecen, focusing on the factors affecting the choice of an institute. The NCR databases were unified along with certain variables, thus we managed to order the institutional data to each and every student, which enabled a complete and whole examination. We created further variables in the unified database to facilitate analyses. Based on the law in 2013 we determined the variable of disadvantaged. During our statistical analyses we applied SPSS, two and multiple dimensional crosstabs, ANOVA analyses, correlation and cluster analyses. The regional data were examined on small-regional scale, we used MapInfo and grouped the small regions (subregions) into equal categories, rarely creating a new, unique one. The findings of the dissertation established the argument that the Hungarian Education system is selective based on family background and it does not encourage social mobility. Furthermore, it is evident that the social and economic environment influences the academic performances of the students, since disadvantaged students do not perform poorly and worse than non-disadvantaged students everywhere in the country. The expected value is a new analytical method in the Hungarian educational research, and we conducted the analyses of the regional differences in the values for the first time. The analyses proved that the differences displayed in competency test-results reflect the increasing differences in the country. We studied the competency test-results and the characteristics of the schools at the level of students, which is a novelty compared to previous studies. Religious secondary schools have a more selective admission policy; however, their students succeed at higher education entrance exams. Another new aspect of the dissertation is that we have proven with the help of a national database that the choice of the university and the study-field is different between the disadvantaged and the non-disadvantaged groups, and we highlighted the different characteristics of the students at University of Debrecen. The dissertation examined the secondary schools of the successfully admitted students and we claimed that the admission process of the tertiary education resulted in a more homogenous student composition since the secondary school results of the university students were closer to each other.