Методика определения статуса школ, функционирующих в неблагоприятных социальных условиях Москва, 2016
Скачать 0.54 Mb.
|
3. Алгоритм расчёта индекса социального благополучия школыДля того чтобы определить степень неблагополучия школы и оценить образовательные результаты учащихся используется модель контекстуализации, построенная с учётом моделей, применяемых в ряде стран [Improving the Measurement of Socioeconomic Status for the National Assessment of Educational Progress: a Theoretical Foundation. Recommendations to the National Center for Education Statistics, 2012; Measuring Improvements in Learning Outcomes: Best Practices to Assess the Value-Added of Schools. OECD, 2008]. В основе контекстуальной модели лежит учет социально-экономического статуса семей учащихся. Инструмент разработан в Институте образования НИУ ВШЭ для оценки эффективности российских школ и позволяет выделять школы, которые работают в сложном социальном контексте. Ранее он был опробован в ряде регионов Российской Федерации: в Московской и Ярославской областях, Хабаровском и Красноярском крае. Разработанная модель рассматривает образовательный процесс как состоящий из трех основных компонент. Первая компонента – это ресурсы, к которым можно отнести не только педагогические кадры или материально-техническое обеспечение школы, но и контингент учащихся, который может различаться по количеству способных учеников, уровню их исходной подготовки, уровню владения русским языком, а также другим не зависящим от школы возможностям освоения ими школьной программы (например, возможностям родителей оплачивать дополнительное образование и репетиторов) и т.д. Вторая компонента – это сам учебный процесс, характер которого собственно и определяет то, насколько эффективно имеющиеся в распоряжении школы ресурсы трансформируются в результаты обучения. Качество этого процесса может быть связано с качеством управления в школе, наличием определенной атмосферы среди педагогов и учеников, использованием особых педагогически практик, качеством используемых образовательных программ и т.п., уровнем квалификации преподавателей, наличием в школе специалистов – психологов, дефектологов и т.д. Ключ к выявлению эффективных моделей организации учебного процесса лежит именно в этой плоскости. И, наконец, третья компонента – результаты, т.е. степень овладения учащимися школьной программой, успеваемость и прочие образовательные достижения. Могут быть использованы данные любых объективных мониторингов образовательных результатов учащихся: региональных и федеральных (ЕГЭ, ОГЭ, ВПР, НИКО и т.д.) Модель такой функции в упрощенной векторной форме может быть записана следующим образом: Yi = β0 + Bn × (ХАРАКТЕРИСТИКИ КОНТИНГЕНТА)i + + Bm × (ХАРАКТЕРИСТИКИ ШКОЛ)i + εi где Yi – т.н. объясняемый показатель для i-ой школы, которым могут быть любые целевые показатели школы, однако, для демонстрации метода, лишь в качестве примера здесь и далее мы будем использовать средние результаты ЕГЭ по математике и по русскому языку. Аналогичная процедура может быть адаптирована для выявления потенциально высокоэффективных и низкоэффективных школ с использованием других критериев образовательных достижений, поскольку очевидно, что для всесторонней оценки качества работы школ потребуется использование расширенного перечня критериев. Представляется, что на сегодняшний день пространство этих возможных критериев также может быть сформировано за счет использования следующих показателей, которые могут быть рассчитаны для отдельных когорт учащихся: 1) показатели дифференциации результатов национального тестирования ЕГЭ и ГИА; 2) т.н. «продвигающая сила школы» (или promoting power, использующийся в некоторых зарубежных системах оценки эффективности образовательных учреждений), которая рассчитывается как доля успешно окончивших старшую школу от когорты учащихся, перешедших из 9-го класса в 10-й; 3) доля призеров олимпиад и конкурсов различного уровня (другие показатели учебных и внеучебных достижений); 4) доля учащихся, продолжающих обучение на различных ступенях образования по окончанию школы, и мн. др. Параметр β0 – некоторый фиксированный (т.е. не зависящий от аргументов функции - характеристик школ и контингента) уровень результатов ЕГЭ, с которым суммируются все далее рассматриваемые эффекты; Bn – вектор из n параметров, отражающих степень связи соответствующих характеристик контингента со средними результатами ЕГЭ (где n соответствует число включаемых в модель характеристик контингента); Bm – такой же вектор из m параметров, но для характеристик самих школ (m – число этих характеристик); εi – остаток, или «шум», характеризующий разброс показателей ЕГЭ между школами, который не может быть объяснен с помощью остальных включенных в модель факторов и рассматривается в данном случае как случайный эффект. В представленной выше модели предполагается, что все объясняющие факторы, которые в нее включаются (векторы характеристик), связаны с объясняемой переменной Yi (результаты обучения) линейно. Это не является нереалистичной предпосылкой, поскольку уже было доказано с помощью графического анализа: путем построения диаграмм рассеяния для пар переменных, в которых одна является объясняемой переменной, а другая – объясняющей. В любом случае, множественная линейная регрессия также обладает тем преимуществом, что при необходимости позволяет моделировать нелинейные связи, для чего используются различные трансформации входящих в нее переменных (например, логарифмирование, экспонирование, возведение в степень и т.п.). Все перечисленные выше параметры (β0, а также элементы Bn и Bm) оцениваются методом наименьших квадратов, что позволяет подобрать такие значения этих параметров, которые позволяют максимально точно описать различия школ по показателю Yi с помощью объясняющих факторов (т.е. характеристик школ и характеристик контингента). Значение каждого параметра интерпретируется как обычный регрессионный коэффициент, который показывает, как, в среднем, меняется объясняемая переменная (результаты обучения) при изменении соответствующей объясняющей переменной на единицу при том, что все остальные переменные в модели не меняются (т.е. статистически контролируются). Знак коэффициента и его значение, таким образом, отражают характер связи (положительный или отрицательный, сильный или слабый). При этом следует подчеркнуть, что регрессионные модели не идентифицируют причинно-следственные связи в том смысле, что объясняющие переменные «влияют» на объясняющие – они лишь позволяют установить наличие и характер этой связи. При апробации данной модели в указанных выше регионах в качестве переменных, отражающих социальный состав учащихся, рассмотрено всего 18 переменных. Из них выбрано пять итоговых переменных, с которыми определена статистическая связь средних баллов ЕГЭ школы. Таким образом, Индекс социального благополучия школы рассчитывается на основе нескольких показателей, определяющих степень сложности контингента учащихся школы, а именно:
С помощью вышеописанной модели для каждого набора значений объясняющих факторов можно зафиксировать определенный коридор «нормальных» предсказанных моделью значений результатов ЕГЭ. По сути, данный коридор значений репрезентирует доверительный интервал, построенный с помощью случайной выборки из распределения с неизвестным параметром, такой, что он накрывает данный параметр с заданной вероятностью. Количество способов построить выборку определяется по следующей формуле:  При построении каждой из выборки можно получить свое значение искомого показателя β (регрессионный коэффициент). Ошибкой выборки в данном случае будет являться разница между полученным показателем  и генеральным параметром µ, который неизвестен. Так как улавливается тенденция концентрации всех ошибок вокруг генерального параметра µ, можно предсказать доверительный интервал: , где  Смысл данной корректировки состоит в том, чтобы компенсировать возможные статистические ошибки, связанные с аппроксимацией коэффициентов исходного регрессионного уравнения на основе реальных данных (т.е., таким образом, учитывается, что сами эти коэффициенты имеют определенную статистическую погрешность). Таким образом, пределы рассчитываются для каждого конкретного случая (т.е. каждой конкретной школы). После определения данных пределов можно произвести сверку фактических результатов ЕГЭ по школе с полученными значениями. Попадание фактических значений в заданные границы свидетельствует о том, что данная школа в целом демонстрирует показатели успеваемости типичные для школ с аналогичным социальным составом учащихся и ресурсным обеспечением. В свою очередь, существенные отклонения от этих «нормальных» значений можно рассматривать как результаты, серьезным образом выпадающие из общей закономерности и потому заслуживающие более детального анализа стоящих за этим причин. С этой точки зрения школы представляется возможным разделить на три условные группы – «эффективные» (т.е. способные преодолевать заданные ограничения и демонстрировать более высокие результаты, чем те, которые предписываются им установленными параметрами модели), обычные (укладывающиеся в обозначенные рамки) и «несправляющиеся» (т.е. те, которые вопреки заданным ограничениям, показывают существенно более низкие результаты). Результаты анализа также позволяют иначе подойти к проблеме учета социального контекста при оценке образовательных результатов в школах. Можно рассчитать так называемый индекс социального благополучия школы:   – значение, которое вводится исследователем для того, чтобы привести индекс к шкале «1-100» путем решения системы уравнений: в одном уравнении индекс равняется 100, а все переменные, коэффициент β которых отрицательный, принимают значение ноль; во втором уравнении значение индекса равняется нулю, а все переменные, коэффициент β которых положительный, принимают значение ноль. Таким образом, в максимально выгодном для школы положении (когда все положительные характеристики социального состава равны «1», а отрицательные «0») индекс принимает значение «100», а в максимально уязвимом (обратная ситуация) – «0». Удельные веса для остальных показателей теперь несложно вычислить путем деления модальных значений отдельных коэффициентов на их сумму. Коэффициент β – это коэффициенты регрессионной модели, которая была описана выше. Названный индекс может быть использован в сочетании с рассмотренной выше методикой выявления ведущих школ и школ, нуждающихся в развитии образовательных практик, на основе контекстуализации критериев их результативности. Это особенно актуально в случаях, когда для целей более глубокого анализа требуется выделить «крайние» группы школ – например, высокоэффективные, но доказывающие свою эффективность в крайне неблагополучных социальных условиях, и, с другой стороны, малоэффективные, демонстрирующие неубедительные результаты в условиях максимального благоприятствования. В целом результаты анализа позволяют констатировать, что академическая успеваемость, измерявшаяся с помощью показателей ЕГЭ по русскому языку и математике, действительно устойчиво различается для школ с разным социальным составом учащихся: более благополучная социальная среда способствует более высоким образовательным результатам. К наиболее «чувствительным» характеристикам этой среды по рассмотренной выборке школ относится уровень образования родителей, доля учащихся из неполных семей и наличие особо проблемного контингента (в виде учащихся, состоящих на внутришкольном учете, на учете в КДН и т.п.). Вне зависимости от уровня квалификации учителям в любом случае «удобнее» работать с учащимися, чьи родители проявляют повышенный интерес к успеваемости своих детей и активнее инвестируют имеющиеся ресурсы в различные формы внешкольного образования, чем с детьми, чьи родители не могут себе этого позволить. Отклонения в поведении, культурный барьер, возможная нехватка внимания к детям со стороны родителей – все это создает определенные трудности в работе учителей, которые необходимо учитывать при оценке результатов их деятельности, а также деятельности школы в целом. Исходя из результатов проведенного анализа, существует наиболее привилегированный тип школ, к которому вполне обосновано предъявлять наиболее высокие требования в отношении образовательных результатов, и существует ряд школ, которые работают в неблагоприятных социальных условиях и не могут конкурировать со школами первого типа. Такие школы необходимо рассматривать отдельно. Наиболее устойчивыми показателями, определяющими дифференциацию школ по степени сложности контингента в нескольких пилотных субъектах Российской Федерации, являются три показателя: доля обучающихся из неполных семей; доля обучающихся из семей, где оба родителя имеют высшее образование; доля обучающихся, состоящих на внутришкольном учёте. Ниже представлен пример формулы Индекса социального благополучия (далее – ИСБ), которая была рассчитана на основе данных Мониторинга экономики образования9 за 2015 год: ИСБ = 85 + 15 × «доля учащихся из семей, где оба родителя имеют высшее образование» – 20 × «доля учащихся из неполных семей» – 65 × «доля учащихся, состоящих на внутришкольном учете», где первое значение (85) позволяет привести индекс к шкале, принимающей значения от 0 до 100. В максимально выгодном для школы положении (когда все положительные характеристики социального состава равны «1», а отрицательные «0») индекс принимает значение «100», а в максимально уязвимом (обратная ситуация) – «0». Данные для расчета указанных показателей собираются с использованием формы «Социальный паспорт общеобразовательной организации». Форма «Социальный паспорт школы» заполняется на начало учебного года на основе информации, предоставляемой семьями обучающихся. Полный перечень показателей из расширенного социального паспорта мы не приводим в статье по соображениям экономии места, однако, с некоторыми ключевыми из них можно ознакомиться в таблице 1. Таблица 3. Содержание расширенного социального паспорта школы
ИСБ позволяет идентифицировать школы, находящиеся в наиболее неблагоприятных социальных условиях. К ним могут быть отнесены 25% школ региона с наименьшими показателями ИСБ. Низкий уровень ИСБ является общей характеристикой категории школ, работающих со сложным контингентом учащихся (с девиантным поведением, неродным русским языком), расположенных в труднодоступных отдаленных районах, малокомплектных. Среди школ с самым низким показателем индекса рекомендуется включить в программу повышения эффективности деятельности школ от 10 до 30 (5-10% школ с низкими результатами) школ. |
Похожие:
 | Программа предназначена для педагогов школ различного типа, социальных педагогов, психологов, администрации школ и специалистов других... | | Методика оценки кредито- и платежеспособности заемщика (далее – Методика) описывает процедуру андеррайтинга потенциального заемщика,... |
| Методика оценки кредито- и платежеспособности заемщика (далее – Методика) описывает процедуру андеррайтинга потенциального заемщика,... | | Изменения, связанные с порядком передачи прав и обязанностей по договорам о предоставлении мощности квалифицированных генерирующих... |
 | Единому отраслевому стандарту закупок (Положение о закупке) Госкорпорации «Росатом» | | Названная методика адресована учителям начальной школы. Она состоит из 46 нижеследующих утверждений, 45 из которых касаются возможных... |
| «социология». Практикум разрабатывался, исходя из особенностей подготовки студентов-социологов факультета гуманитарных и социальных... | | Всероссийский заочный конкурс юных пианистов «Истории из «Детских альбомов» детских музыкальных школ и детских школ искусств (далее... |
| Вот почему те, у кого много достоинств, но еще больше скромности, нередко остаются в тени | | Биржевой инструмент – Биржевой товар с указанным базисом поставки, допущенный к торгам на определенных условиях поставки |