Везде
Dynamic Analysis of Achievement and Opportunity Inequality in Russian School Education
Table of contents
Annotation Estimate Publication content
References Comments
Share
QR
Metrics
Dynamic Analysis of Achievement and Opportunity Inequality in Russian School Education
Annotation
PII
S013216250013781-2-1
DOI
10.31857/S013216250013781-2
Publication type
Article
Status
Published
Authors
Zulfiya Ibragimova 
ORCID: 0000-0003-0585-0170
Occupation: Associate Professor
Affiliation: Bashkir State University
Address: Russian Federation, Ufa
Marina Frants
Occupation: Senior Researcher at the Institute of Social and Economic Research
Affiliation: Ufa Scientific Centre of RAS
Address: Russian Federation, Ufa
Edition
Issue 9
Pages
54-63
Abstract

The work deals with studying dynamics of opportunities inequalities in the educational achievements of Russian students. The research is based on the data from the Program for the International Student Assessment (PISA), waves 2003, 2006, 2009, 2012, 2015, 2018. The methodology is based on a parametric approach and ex-ante definition of equality of opportunity. In the period under review, dynamics of inequality in educational achievements is rather unstable, with a downward trend in all three areas of literacy under consideration. The greatest level of inequality of opportunity is observed in reading. In the period 2003-2012, the opportunity inequality tended to rise. In 2015, the level of opportunity inequality fell significantly in all three literacy areas, but grew again in 2018. Сontribution of the family background to the inequality of opportunities in educational achievements of Russian students is very high — approximately 60-80%, that is, economic and cultural aspects are almost equally important. Spatial factor also plays a significant role tending to increase in recent years. A specific feature is significant contribution of gender to the inequality of opportunities for reading literacy.

Keywords
inequality of educational opportunities; individual achievements; circumstances, efforts, PISA
Acknowledgment
The reported study was funded by RFBR, research project №19–010–00453.
Received
07.09.2021
Date of publication
27.09.2021
Number of purchasers
6
Views
69
Readers community rating
0.0 (0 votes)
Cite Download pdf
1

Введение.

2 Практически во всех развитых обществах ценность образования высока. В связи с этим образовательное неравенство, выражающееся в обусловленности образовательных достижений неконтролируемыми обстоятельствами, прежде всего, характеристиками семейного бэкграунда, интерпретируется как яркое проявление социальной несправедливости. Эта проблема в той или иной степени актуальна для всех стран, и соответствующие исследования имеют обширную географию.
3 Исследователи обсуждают неравенство возможностей как в доступе к образованию, так и в образовательных достижениях. В первом случае результативная переменная – это достижение определенного образовательного уровня, вовтором – итоги тестирования знаний в той или иной области. Достигнутый уровень образования не всегда отображает реальные достижения, в частности уравнивает троечников и отличников, не учитывает, в каком образовательном учреждении (топ-университете или низкорейтинговом вузе) получен диплом. При попытках межстрановых сопоставлений из-за различий национальных образовательных систем недостатки подхода становятся еще более ощутимыми.
4 Для объективной оценки образовательных достижений учащихся был запущен ряд международных проектов с использованием стандартизованных тестов. К их числу относятся «Международное мониторинговое исследование качества школьного математического и естественнонаучного образования» (TIMSS) и «Международная программа по оценке образовательных достижений учащихся» (PISA). Свободный доступ к данным PISA позволяет ученым разных стран использовать их для исследовательских проектов. В российском научном сегменте много работ посвящено обсуждению динамики средних образовательных достижений российских школьников с детализацией по видам заданий с целью установить, с какими заданиями учащиеся справляются успешно, а какие вызывают сложности [Демидова, Ковалева, 2011; Пентин и др., 2018], сравнительному анализу достижений российских школьников и их сверстников из других стран [Ковалева, 2011; Попов и др., 2012], а также изучению послешкольных образовательных траекторий и факторов, их предопределяющих [Попов и др., 2012; Хавенсон, Чиркина, 2018; 2019].
5 Менее многочисленны работы, посвященные изучению зависимости образовательных достижений учащихся от факторов семейного, пространственного и школьного бэкграунда. В работе [Капуза и др., 2017] выполнена попытка исследовать влияние культурного капитала (в качестве индикатора которого использовался образовательный уровень матери) и пространственного фактора (размера населенного пункта, в котором находится школа) на образовательные достижения школьников. Согласно полученным результатам, дети, чьи матери имели высшее образование, демонстрируют более высокие образовательные достижения по сравнению со сверстниками, чьи мамы менее образованны. Кроме того, наблюдается заметная вариация средних баллов школьников в зависимости от размера населенного пункта, в котором расположена школа. При этом авторы отмечают, что за период 2003-2015 гг. этот разрыв имел тенденцию к сокращению.
6 В работе [Кузьмина, Тюменева, 2011] на данных PISA-2009 сделана попытка оценить влияние семейных, индивидуальных и школьных характеристик на уровень читательской грамотности российских школьников. Для нас это исследование представляет значительный интерес, так как в нем, (1) применяется многофакторный регрессионный анализ, (2) делается попытка оценить относительную важность изучаемых групп факторов. Авторы приводят результаты расчета нескольких регрессионных моделей, отличающихся набором факторных переменных. Первая модель включает только факторы семейного бэкграунда, вторая модель дополнительно включает факторы, описывающие степень увлеченности ребенка чтением, в третью добавляются факторы контекстуальных характеристик школы, в четвертую — композиционные характеристики школы. Авторы приходят к выводу, что перечисленные группы факторов объясняют 38% дисперсии индивидуальных достижений учеников в отношении читательской грамотности, при этом на долю семейного бэкграунда приходится 20%, вклад отношения ученика к школе и чтению составляет 9%, остальные 9% приходятся на школьные факторы. Неожиданным результатом этой работы стало выявление отрицательного влияния материального благосостояния семьи на уровень читательской грамотности ребенка. Обе последние работы в значительной степени родственны нашему исследованию, и в разделе обсуждения результатов с ними мы будем проводить сопоставления.
7

Цель, информационная база и методика исследования.
8 Для измерения неравенства возможностей в образовательных достижениях российских школьников и его динамики на данных PISA 20032018 гг. (см. табл. 1) использовалась разработанная с учетом особенностей программы методика, впервые предложенная в работе [Ferreira, Gignoux, 2014] и применяемая, например, [Ersado, Gignoux, 2017; Luongo, 2015].
9

Таблица 1. Объем наблюдений

Год

2003

2006

2009

2012

2015

2018

Общее количество наблюдений

5974

5799

5308

5231

6036

7608

Объем выборки после удаления наблюдений с пропусками

5945

5732

5275

5168

5776

7084

Источник: составлено авторами.
10 В ней важен выбор дисперсии (стандартного отклонения) в качестве меры неравенства образовательных достижений школьников. Применение этой меры неравенства удовлетворяет свойству порядковой эквивалентности к процедуре стандартизации результатов тестирования учащихся. Она основана на ex-ante – критерии равенства возможностей и параметрическом подходе, т.е. равенство возможностей считается достигнутым, если средние достижения индивидов одинаковы во всех группах, однородных с точки зрения факторов–обстоятельств. Параметрический подход предполагает использование конкретной спецификации уравнения, описывающего зависимость достижения от неконтролируемых обстоятельств.
11 Применяемая методика включает следующие этапы.
12 1. Рассчитывается регрессия образовательного достижения на факторы- обстоятельства. В уравнении (1) — уровень читательской, математической, естественно-научной грамотности учащегося, xi1, xi2,…xik — набор принимаемых во внимание факторов-обстоятельств, — вектор регрессионных коэффициентов; — ошибка регрессии, инкапсулирующая влияние собственных усилий школьника и других неучтенных факторов на его образовательные достижения.
13

14 2. Рассчитываются прогнозные значения образовательных достижений (формула 2), где представляет собой условное среднее достижение при фиксированном наборе значений факторов-обстоятельств. Согласно ex–ante критерию, в случае достижения равенства возможностей вариации в распределении быть не должно. Поэтому дисперсия этого распределения отражает уровень неравенства возможностей. Коэффициент детерминации (R2), представляющий собой отношение дисперсии прогнозных значений к дисперсии фактических значений, является относительной мерой неравенства возможностей, показывающей, какая часть вариации достижения обусловлена влиянием неконтролируемых индивидом факторов-обстоятельств.
15

16 3. Для оценки вклада отдельных факторов выполняется декомпозиция по Шепли [Shorrocks, 2012]. Из-за ее вычислительной затратности в случае большого числа факторов мы объединили включенные в модель факторы в несколько групп (домашние материальные, культурные, образовательные ресурсы; ИКТ-ресурсы; образовательный и профессиональный статус родителей; тип местности, где расположена школа; кадровая обеспеченность школы; пол ученика) и выполняли декомпозицию не по отдельным факторам, а по их группам.
17 Преимущество PISA в контексте исследования неравенства возможностей – большое число переменных, потенциально полезных для объяснения вариации образовательных достижений школьников, в том числе показателей, отражающих внешние обстоятельства, ответственность за которые нельзя возлагать на ученика. В перечень факторов-обстоятельств мы стремились включить обстоятельства семейного бэкграунда, пространственного неравенства, а также индивидуальные неконтролируемые характеристики (табл. 2).
18

Таблица 2. Переменные, используемые в исследовании в качестве факторов-обстоятельств

Краткое обозначение в БД

Название

Тип

Способ получения

 

Характеристики семейного бэкграунда

HOMEPOS

Домашнее имущество

Непрерывная

Переменная, вычисляемая из ответов на вопросы о наличии в семье бытовой и вычислительной техники, автомобиля, книг, музыкальных инструментов, а также особенностях жилищных условий.

 

CULTPOSS

Культурные ресурсы семьи

Непрерывная

Переменная, вычисляемая из ответов на вопросы о наличии в семье классической литературы, книг об искусстве и музыке, произведений искусства и музыкальных инструментов.

 

HEDRES

Семейные образовательные ресурсы

Непрерывная

Переменная, вычисляемая из ответов на вопросы о наличии дома условий для учебы, компьютера, учебной литературы.

 

ICTRES

Семейные информационно- коммуникационные ресурсы

Непрерывная

Переменная, вычисляемая из ответов на вопросы о наличии дома образовательного ПО, планшета, компьютера и телефона с выходом в Интернет

 

HISEI

Максимальный профессиональный статус родителей

Непрерывная

Переменная, вычисляемая из ответов на вопросы о родительской занятости и содержании труда

 

HESCED

Максимальный уровень образования родителей

Дискретная

Переменная, вычисляемая из ответов на вопросы об образовании родителей и классификации образовательных уровней ISCED 1997

 

Пространственные характеристики

SC004Q001

Тип местности, в которой расположена школа

Дискретная

Вопрос о типе местности, в которой расположена школа (варианты ответов: деревня, маленький город, средний город, крупный город, мегаполис)

 

STAFFSHORT

Нехватка персоналав школе

Непрерывная

Переменная, вычисляемая из ответов на вопросы о том, в какой мере нехватка персонала является фактором, ухудшающим образовательный процесс в школе

 

Индивидуальные характеристики

ST004Q001

Пол ученика

Дискретная

мужской/женский

 

Примечание. Обозначения переменных в базе данных в разные годы могут отличаться; в таблице они приведены по базе 2018 г.

Источник: составлено авторами.
19 Некоторый перевес характеристик семейного бэкграунда дает возможность детально рассмотреть, какие его особенности более всего влияют на образовательные достижения ребенка. На теоретическом уровне идентифицированы разнообразные механизмы такого воздействия [Barone, Ruggera, 2018]. Во-первых, экономический фактор: в более богатых семьях ребенку обеспечивается лучшее сопровождение внутриутробного развития, родов и ранних лет жизни, что имеет огромное значение для его когнитивных способностей. Кроме того, относительные затраты на образование ниже у обеспеченных слоев, что обеспечивает лучшую материальную поддержку учебного процесса. Во-вторых, культурно-образовательный фактор: считается, что образовательная среда в культурном смысле сама по себе сродни культуре обеспеченных и образованных слоев населения. Дети с хорошим семейным бэкграундом легче адаптируются, а их способности лучше распознаются и вознаграждаются в системе образования. В-третьих, психологический фактор – считается, что образование родителей служит для ребенка «референтной точкой» – если человек не достигает образовательного уровня родителей, он воспринимает это как социальный провал, желание избежать которого выступает мотивацией к учебе.
20 В связи с тем, что связь образовательного достижения с непрерывными переменными (HOMEPOS, CULTPOSS, HEDRES, ICTRES, HISEI, STAFFSHORT) может не носить линейного характера, эти индексы были дискретизированы на три уровня: низкий (меньше нижнего квартиля), средний (в диапазоне от нижнего до верхнего квартиля), высокий (выше верхнего квартиля распределения). При оценке регрессий средний уровень использовался как базовый.
21 В расчетах рассматривалось три уровня максимального образования родителей: ISCED4 и ниже (начальное профессиональное образование на базе полного среднего и ниже), ISCED5B (среднее профессиональное на базе полного среднего), ISCED5A и выше (высшее профессиональное и выше). Категория ISCED5B использовалась в качестве базовой.
22 Переменные SC004Q001 и ST004Q001 (тип местности, в которой расположена школа, и пол ученика) использовались без каких-либо модификаций. Средний город и мужской пол применялись как базовые категории.
23

Результаты.
24 Характеристики центральной тенденции (средний балл) и вариации (стандартное отклонение) образовательных достижений российских школьников по трем предметам – математике, чтении и науке – приведены на рисунках 1, 2.
25

Рис. 1. Динамика среднего балла (приведены доверительные интервалы для среднего и линии тренда)
26

Рис. 2. Динамика неравенства образовательных достижений (приведены стандартные отклонения, доверительные интервалы и линии тренда)
27 Динамика среднего балла является неустойчивой с положительной тенденцией в отношении математической и читательской грамотности со слабой отрицательной тенденцией в отношении естественнонаучной грамотности. Динамика неравенства образовательных достижений также довольно неустойчива с трендом к сокращению по всем трем рассматриваемым направлениям. Следует отметить, что в последний рассматриваемый период (2018) видны значительные негативные изменения по сравнению с результатами 2015 г.: уровень грамотности по всем трем направлениям снизился, а неравенство образовательных достижений, напротив, возросло (табл. 3).
28

Таблица 3. Результаты регрессионного анализа уровня математической грамотности на факторы-обстоятельства 

Факторы

2003

2006

2009

2012

2015

2018

 

Уровень домашних материальных ресурсов

низкий

-14.07***

-0.91

4,66

1,33

-0,75

-8,29*

 

высокий

20.97***

3.75

3,32

8,26**

0,12

5,01

 

Уровень домашних культурных ресурсов

низкий

-23.34***

-16.38***

-23.34***

-23,86***

-21,95***

-26,05***

 

высокий

-15.26***

2.01

-1.43

0,59

-2,43

-3,52

 

Уровень домашних образовательных ресурсов

низкий

-12.84***

-25.03***

-21.97***

-18,36***

-10,79**

-10,13

 

высокий

-1.65

23.00***

21.17***

11,48***

5.03*

-2,69

 

Образование родителей

ISCED4 и ниже

-3.27

-21.82*

-11,03**

-9,21*

-12.93

-10.74

 

ISCED5A и выше

12.83***

9.44**

16,46***

23,16***

12.36***

12.96***

 

Социальный статус родителей

низкий

-10.76**

-17.44***

-10.02***

-15,01***

-14,78***

-15,98***

 

высокий

16.23***

8.47**

12.84***

11,80***

-3,14

-7,04**

 

Уровень домашних ИКТ- ресурсов

низкий

-

-

-4.74

-3,61

0,61

-4,20

 

высокий

-

-

4.46

-25,77***

-3,10

-7,27*

 

Тип местности проживания

село

-16.34

-13.61

3,17

1,80

3,67

-15.33*

 

маленький город

-19.49**

-6.33

-2,53

-0,49

2,61

-22,21***

 

большой город

-2.09

6.94

8,43

15,29*

19,10**

1,88

 

мегаполис

26.45**

12.68

31.01**

31,54***

21,01***

26,91***

 

Уровень кадрового обеспечения школы

высокий

-2.10

1.27

-

7,23

1,91

0,16

 

низкий

-3.38

-6.36

-9.34

3,24

-4,24

-14,95**

 

Пол ученика

женский

-9.72**

-3.92

-3.01

-2,15

-7,65**

-6,76***

 

Константа

 

480.37***

473.81***

455.55***

469,43***

492,29***

509,33***

 

Примечание: * 10% уровень значимости; ** 5% уровень значимости; *** 1% уровень значимости.

Источник: составлено авторами
29 Домашние материальные ресурсы (HOMEPOS) не оказывают значительного влияния на математическую успеваемость учащегося — регрессионные коэффициенты при этом факторе практически всегда незначимы. Низкий уровень домашних культурных ресурсов (CULTPOSS) значимо снижает достижения по математике. От образовательных ресурсов (HEDRES) и социального статуса родителей (HISEI) напрямую зависит математическая грамотность (табл. 3), значимо улучшает ее наличие высшего образования хотя бы у одного из родителей.
30 Неожиданно выглядят результаты в отношении домашних ИКТресурсов: их уровень не оказывает значимого влияния на математическую грамотность. Учеба в школе, расположенной в мегаполисе, значимо положительно влияет на математическую грамотность, уровень кадрового обеспечения школы не оказывает на нее значимого воздействия. В некоторой степени на математические достижения влияет пол учеников: девочки несколько уступают мальчикам.
31 Выводы, сделанные в отношении математики, зачастую справедливы и в отношении читательской грамотности с той разницей, что низкий уровень образования родителей и учеба в сельской школе значимо отрицательно влияют на нее. Кроме того, девочки демонстрируют значимо лучшие результаты в этой области. В то же время фактор пола не оказывает значимого влияния на естественнонаучную грамотность.
32 В 2003–2018 гг. самое большое неравенство возможностей наблюдалось в отношении читательской грамотности (по сравнению с математической и естественнонаучной). В 2003–2012 гг. оно имело тенденцию к росту, в 2015 г. существенно снизилось в отношении всех трех направлений, но в 2018 г. снова возросло (рис.3).
33

Рис. 3. Динамика неравенства возможностей
34 Вклад семейного бэкграунда в неравенство возможностей в отношении математической грамотности очень велик, при этом практически одинаково важны как экономический, так и образовательнокультурный компоненты. Также велика роль пространственного фактора, причем его значимость имеет тенденцию к росту. Роль кадрового обеспечения школы невелика, но тяготеет к нарастанию с 2012 г. (рис. 4).
35

Рис. 4. Вклад факторовобстоятельств в неравенство возможностей в отношении математической грамотности
36 Для читательской грамотности семейный фундамент очень важен, но заметно меньше, чем для математических достижений. Специфической особенностью является ощутимый вклад фактора пола (от 10 до 25% в разные годы). Роль кадрового обеспечения школы несущественна, но увеличивается в последние годы (рис. 5). В отношении естественнонаучной грамотности картина очень похожа на ситуацию в сфере математики.
37

Рис. 5. Вклад факторов обстоятельств в неравенство возможностей в отношении читательской грамотности
38

Обсуждение.

39 Зафиксированные тенденции роста среднего уровня математической и читательской грамотности и сокращения общего уровня неравенства этих образовательных достижений говорят о том, что подъем происходит за счет «подтягивания отстающих» при отсутствии значительного прогресса у лучших. К такому же выводу с использованием другой методики пришли наши предшественники [Капуза и др., 2017], которые в своей работе дополнительно проводили опрос экспертов в области образования, на основании которого предложено объяснение этого феномена: в сложившейся образовательной системе учителя в большей мере ориентируются на слабых учеников, потому что, во-первых, «наказание» за плохие образовательные результаты серьезнее, чем «поощрение» за высокие, во-вторых, преподаватели попросту перегружены, у них нет времени дополнительно заниматься с хорошо успевающими учениками.
40 Согласно нашим расчетам, домашние ИКТ-ресурсы не оказывают позитивного влияния на уровень грамотности. Это интересно в связи с тем, что прогресс в баллах PISA нередко связывают с развитием интернета и социальных сетей [Капуза и др., 2017]. Наши расчеты не подтверждают эту гипотезу.
41 В работе [Кузьмина, Тюменева, 2011] был получен довольно неожиданный результат о значимом обратном влиянии уровня материального благосостояния семьи на образовательные достижения ребенка. Настоящее исследование не подтверждает этот вывод – в наших расчетах фактор домашних материальных ресурсов практически всегда незначим.
42 Нами выявлено, что неравенство возможностей в отношении читательской грамотности выше по сравнению с математической и естественнонаучной. Такой же вывод приводится в другой работе, где на базе такой же методики выполняется оценка неравенства образовательных возможностей в разных странах [Luongo, 2015]. По-видимому, эта закономерность носит универсальный характер и не является российской особенностью. Рискнем предположить, что математическая и естественнонаучная грамотность во многом обусловлены врожденными способностями и усилиями ученика, в то время как читательская в большей мере прививается и воспитывается внутри семьи.

References

1. Barone C., Ruggera L. (2018) Educational equalization stalled? Trends in inequality of educational opportunity between 1930 and 1980 across 26 European nations. European Societies. Vol. 20. No. 1: 1–25.

2. Demidova M. Yu, Kovaleva G.S. (2011) Natural science training of schoolchildren: according to the results of the PISA International Studies. Narodnoe obrazovanie [National education]. No. 5: 157–165. (In Russ.)

3. Ersado L., Gignoux J. (2017) Egypt: inequality of opportunity in education. Middle East Development Journal. Vol. 9. No. 1: 22–54.

4. Ferreira F., Gignoux J. (2014) The Measurement of Educational Inequality: Achievement and Opportunity. World Bank Economic Review. Vol. 28: 210–246.

5. Kapuza A.V., Kersha Yu.D., Zakharov A.B., Khavenson T.E. (2017) Educational Attainment and Social Inequality in Russia: Dynamics and Correlations with Education Policies. Voprosy obrazovaniya [Questions of Education]. No. 4: 10–35. (In Russ.)

6. Khavenson T., Chirkina T. (2018) Effectively Maintained Inequality: The Choice of Postsecondary Educational Trajectory in Russia. Ekonomicheskaya sotsiologiya [Journal of Economic Sociology]. No. 5(19): 66–89. (In Russ.)

7. Khavenson T., Chirkina T. (2019) Student Educational Choice after the 9th and 11th Grades: Comparing the Primary and Secondary Effects of Family Socioeconomic Status. Zhurnal issledovaniy social'noy politiki [Journal of Social Policy Studies]. No. 4(17): 539–554. (In Russ.)

8. Kovaleva G.S. (2011) Results of the international PISA study: Quality of Education. Narodnoe obrazovanie [National education]. No. 4: 193–200. (In Russ.)

9. Kuzmina Yu.V., Tyumeneva Yu.A. (2011) Readers literacy of 15‑year-olds: the importance of family, individual and school characteristics (according to the russian sample PISA 2009). Voprosy obrazovaniya [Questions of Education]. No. 3: 164–191. (In Russ.)

10. Luongo P. (2015) Inequality of opportunity in educational achievements: Cross-country and intertemporal comparisons. WIDER Working Paper No. 043.

11. Pentin A. Yu, Kovaleva G.S., Davydova E.I., Smirnova E.S. (2018) Science Education in Russia According to the Results of the TIMSS and PISA International Studies. Voprosy obrazovaniya [Questions of Education]. No. 1: 79–109. (In Russ.)

12. Popov D.S., Tyumeneva Yu.A., Kuzmina Yu.V. (2012) Modern Educational Trajectories of High School and University Students. Sotsiologicheskie issledovaniya [Sociological Studies]. No. 2: 135–143. (In Russ.)

13. Shorrocks A. F. (2012) Decomposition procedures for distributional analysis: a unified framework based on the Shapley value. The Journal of Economic Inequality. Vol.11. Iss. 1: 99–126.

Comments

No posts found

Write a review
Translate