Материал: Неравенство возможностей в образовании

Один из самых известных и много цитируемых работ по неравенству в образовании является отчет Джеймса Колмана. В нем обсуждается влияние школьных ресурсов на образовательный результат [13]. Школьные ресурсы охватывают такой широкий пласт факторов, как соответствующие аудитории для занятий, лаборатории, библиотеки и т.д.. Колман рассматривает влияние как школы, так и семейных и ученических характеристик на образовательные результаты.

В качестве результатов образования он рассматривал достижения школьников, а в качестве независимых переменных - школьную программу, квалификацию учителя, школьные условия помещений и характеристики семьи школьников. В результате он обнаружил, что характеристики семьи школьников объясняют большую часть дисперсии образовательных результатов по сравнению с характеристиками школы [7]. Он, конечно, не имел в виду, что школьные ресурсы вообще не связаны с образовательными результатами. Дело в том, что они объясняют очень маленькую дисперсию достижений школьников при контроле характеристик семьи.

Спустя годы, результаты доклада Колмана не раз проверялись разными исследователями, но выводы оставались неименными [28] [40] [23]. Особенно нужно отметить то, что заметил Дженкс, который подчеркнул, что самым главным открытием Колмана является то, что ресурсы американских школ сильно не отличаются друг от друга и что существующее неравенство обусловлено школьниками из богатых семей, то есть школьники из богатых семей в силу СЭС семьи получают высокие баллы, таким образом обеспечивая неравность результатов [29]. Это является показателем того, что на неравенство образовательных результатов большей частью влияют характеристики семьи.

Не смотря на выводы Колмана, исследования связи ресурсов школы и образовательных результатов продолжались.

Одно из первых исследований, которое оспаривает выводы Колмана, это исследование Стэфана Хайнемана. Он провел исследование в Уганде, в стране, которая, по сравнению с США, имеет достаточно низкий социально-экономический статус. Он обнаружил, что школьные ресурсы объясняют большую часть дисперсии образовательных достижений. [22]. После этого многие исследования демонстрировали высокий уровень влияния школьных ресурсов на образовательные результаты в развивающихся странах [26] [8] [17] [18] [9].

В дальнейших своих исследованиях Хайнеман показал, что уровень валового внутреннего продукта (ВВП) страны обусловливает связь между образовательными результатами и школьными ресурсами [26].

Рассматривая неравенства образовательных результатов внутри страны исследователи обнаружили, что школьные ресурсы, такие как материальное обеспечение, квалификация учителей, организация школы отличаются внутри страны - в зависимости от местоположения школы. [4].

Исследование, проведенное на базе данных Латвии PISA 2003 показало, что результаты школьников, которые учатся в городских школах значимо отличаются от результатов школьников, которые живут в сельской местности. Например, в Риге средний балл (497) выше чем в других городах (490) и в сельской местности [4].

Ханушек, исследуя результаты TIMSS 1995, пришел к выводу, что надо обращать внимание не на материальные ресурсы школы, а на ее организацию [21]. Авторы этой статьи аргументировали это тем, что вопросы анкеты для администрации школы сформулированы таким образом, что не дают информации об объективно существующих ресурсах. В то же время оценка потребностей школьных средств является очень индивидуальной. Например, вопрос «на ваш взгляд какие из следующих школьных ресурсов влияют на организацию обучения в вашей школе?». Критерии достаточности ресурсов могут варьироваться между разными странами и даже разными регионами.

Таким образом существует ряд факторов, которые связаны с образовательными результатами, и в то же время не находятся под контролем ученика. Эти факторы отличаются между разными странами и внутри страны. Следуя логике теории равных возможностей можно сказать, что неравенство, которое возникает в результате неравного распределения таких факторов как «пол» «количество книг в доме», «образование родителей» или «местоположение школы», является несправедливым, и школьники не несут ответственность за то неравенство образовательных результатов, которое обусловлено этими факторами.

1.3    Выбор переменных

Выбор пола, в качестве источника неравенства образовательных результатов, является релевантным, так как по этому признаку наблюдается различие образовательных результатов. Мальчики успевают лучше в математике, чем девочки и обратная ситуация наблюдается в случае с чтением [25]. Пол - это фактор, который бесспорно не находится под контролем ученика. Следовательно, любое неравенство, которое возникает в силу связи пола с образовательными результатами является несправедливым.

Эффект влияния локализации школы на образовательный результат оценивается в выше представленных двух разных отчетах: в отчете Колмана и Стэфана Хайнемана [13] [24]. В зависимости от локализации школы результаты могут отличатся друг от друга как внутри страны, так и между странами. Количество людей, живущих в районе является показателем развитости района. В городских местностях уровень жизни намного выше чем в сельских. Исходя из можно сделать вывод, что возможности для школьников из разных районов тоже отличаются. Таким образом, локализация школы выступает в роли источника неравных результатов в образовании.

Вопрос влияния родительских характеристик на образовательные результаты и фигурирование этих характеристик в качестве источника неравенства возможностей широко рассмотрено в научной литературе [33][27][13].

Итак, в качестве фактора среды не находящихся под контролем ученика мы выбрали уровень образования родителей. Для этой переменной мы можем определить следующие каналы, с помощью которых родители влияют на образовательные достижения учеников:

·        предоставляют социальные связи, которые нужны для социализации

·        формируют убеждения, предпочтения, ценности и навыки, с помощью семейной культуры

·        передают генетические особенности

«Количество книг в доме» является хорошим показателем отношения родителей к образованию. Наличие таких образовательных ресурсов как компьютер и интернет говорит об уровне дохода семьи и о возможностях использования этих ресурсов в процессе учебы.

Надо заметить, что переменные «количество книг в доме», «образование родителей» и наличие образовательных ресурсов тесно связаны между собой. Родители с высшим образованием вероятнее всего будут иметь высокие ожидания в образовании от своих детей. Также такие родители являются носителями широкого пласта культурного наследства, которое может выражаться в количестве книг дома. Следует также отметить, что родители с высшим образованием имеют более высокий уровень дохода по сравнению с родителями с низким образованием.

ГЛАВА 2. АНАЛИЗ ДАННЫХ

2.1 Описание выборки

TIMSS (Trends in International Mathematics and Science Study) - это международное сравнительное образовательное исследование школьного образования в области естественнонаучных дисциплин и математики, которое проводится Международной ассоциацией измерения образовательных достижений (The International Association for the Evaluation of Educational Achievement (IEA)). Целью данного исследования является развитие математического и естественнонаучного образования. IEA является пионерам в мире по проведению международного сравнительного исследования, которое позволяет достичь понимания влияния разных образовательной политик на результаты образования [37].

TIMSS применяет строгую процедуру формирования выборки для того, чтобы исходя из полученных данных можно было сделать выводы про всю популяцию. TIMSS измеряет достижения школьников 4 и 8 классов, по этому целевой популяцией TIMSS являются все школьники этих классов [37].

Выборка проводится двумя этапами. Первый этап подразумевает случайный выбор школы, а второй этап выбор одного или нескольких целых классов из этих школ. Особое внимание уделяется на соответствие возраста и класса ученика, так как TIMSS базируется на образовательной программе и на опыте обучения [37].

В TIMSS 2007 и в TIMSS 2011 участвовали соответственно 59 и 63 стран [43]. Из этих всех стран в нашу выборку вошли страны, которые в недалеком прошлом были в составе одной страны. Это страны бывшего СССР - Армения, Грузия, Литва, Россия и Украина. Помимо того, что выбранные страны были в составе одного государства, они еще и являются носителями разных культур. В этой перспективе сравнивание результатов этих стран представляется интересным и полезным.

.2 Методология оценки несправедливого неравенства

Анализ проведен в два этапа. На первом этапе были определены переменные, которые являются важными предикторами результатов TIMSS и могут использоваться в расчете индекса несправедливого неравенства, второй этап расчет самого индекса неравенства с использованием методологии предложенной Чечи и Перажин.

В рамках концепции равных возможностей Ромера разработана методология, которая позволяет считать индекс несправедливого неравенства образовательных результатов [10] [11] [12].

Суть методологии состоит в следующем: для измерения несправедливого неравенства, факторы, которые связаны с результатами школьников должны быть предварительно разделены на две группы. В первую группу включаются факторы, которые находятся под контролем школьника, а во вторую группу факторы, которые не находятся под контролем школьника. Мы воспользовались первой группой факторов.

Следующий шаг данной методологии подразумевает выбор так называемых типов и “траншей”.

Тип - это группы школьников, которые находятся в равных условиях по тем факторам, которые связаны с образовательным результатом. Например, одинаковый уровень образования родителей или одинаковый пол. Типы также могут сформироваться с помощью комбинации этих переменных, например, девушки со средним уровнем родительского образования.

“Транш” - это определённый промежуток распределения результатов (пр. верхние 10%, с 25%-50%, высокие баллы - низкие баллы). Согласно концепции Ромера, школьники, которые находятся в определенном транше и обучаются в равных условиях, вкладывают одинаковые усилия. Если школьник из одного типа набирает высокие баллы по сравнению с другими, то такое неравенство считается справедливым и присваивается к усилиям. Несправедливое неравенство возникает тогда, когда школьники из разных типов оказываются в разных траншах.

Ячейки образуются в результате комбинации типов и “траншей”. Например, в одной ячейке могут соединяться ученики с определённым уровнем родительского образования и с высокими баллами по тесту. То, что находится в ячейке, относится к усилиям, которые вкладывает ученик. Следовательно, дисперсию внутри ячейки мы не будем обсуждаем.

После выбора типа, транша и формирования ячеек производится сглаживание значений распределения внутри ячеек. Сглаживание делается с помощью замены балла школьника средним арифметическим для данной ячейки.

В результате получаем две части неравенства результатов. Часть справедливого неравенства и часть несправедливого неравенства.

Справедливым неравенством считается разница результатов между траншами внутри одного типа. Например, если ученики с одинаковым уровнем родительского образования находятся в разных “траншах”, то мы имеем дело со справедливым неравенством. Это означает, что среда обучения у этих учеников одинакова, но, в силу тех усилий, которые вкладывал ученик, один из них получил высокий балл, другой - низкий.

Несправедливым неравенством считается разница результатов внутри «транша» между разными типами. Например, ученик, у которого родители получили высшее образование, набирает высокие баллы, а ученик, у которого родители получили среднее образование, набирает низкие баллы. Здесь мы имеем дело с разной средой обучения и с несправедливым неравенством.

Индекс общего неравенства возможностей считается по формуле 1:

(1)=  +

где

 общая неравенства

 неравенства в транше

 неравенства между траншами

 - Является показателем уровня несправедливого неравенства, а - является показателем остаточного неравенства (усилия, особые навыки, везение, ненаблюдаемые переменные и т.д.).

Из формулы 1 следует, что индекс несправедливого неравенства считается следующим образом (формула 2):

(2)IO_CP = /

Таким образом, с помощью данной методологии мы будет оценивать несправедливое неравенство образовательных результатов, которая возникла в результате неравных возможностей учащихся.

2.3    Регрессионный анализ

В качестве факторов, которые не находятся под контролем ученика и могут быть предикторами образовательных результатов, были выбраны переменные:

) пол,

) СЭС семьи:

а) количество книг дома,

б) образование родителей,

г) наличие дома компьютера и интернета,

) местоположение школы.

Таким образом выбранные нами переменные относятся к двум широким областям, которые влияют на образовательный результат. Первое - это наличие образовательных ресурсов в плане материальных возможностей (количество людей живущих в районе, наличие компьютера и интернета). Второе - это культурный капитал семьи, которое выражается в количестве книг и в уровне образования родителей.

Для выбора тех переменных, которые сильнее других связаны с образовательными результатами был проведен регрессионный анализ. В качестве зависимой переменной был использован средний PV (Plausible Value) по математике и по естественнонаучным дисциплинам.

Переменная «количество книг дома» имеет 5 градаций. Для определения силы влияния каждой градации на тестовый балл, были созданы фиктивные переменные. На основе регрессионного анализа мы соединили первую градацию со второй и четвертую градацию с пятой. В Результате в конечный анализ были включены три градации переменной (меньше 26, от 26 - 100, больше 100). Референтная категория - меньше 26 книг.

Переменная «местоположение школы» изначально имела 6 градаций. В результате регрессионного анализа некоторые градации соединились. В конечный анализ были включены 3 градации (меньше 15,000, от 15,000 - 100,000, больше 100,000). Референтная категория - меньше 15,000.

Переменная «образование родителей» также на основе результатов регрессионного анализа из 5 градаций сократилась до 3 градаций (среднее или ниже среднего, среднее специальное или ПТУ, высшее образование). Референтная категория - среднее или ниже среднего.

Анализ проведен с помощью программы SPSS 20.