KhlebovaPirozhkova/School Choice ABM
| Описание модели | Агентная модель, имитирующая систему школьного выбора в Чили. Исследует, как информационная асимметрия и экономическое неравенство влияют на доступ к качественному образованию.
|
|---|---|
| Область знаний | Социология, NetSci, Управление, Урбанистика, Статистика |
| Веб-страница - ссылка на модель | https://ccl.northwestern.edu/netlogo/models/community/School Choice ABM |
| Видео запись | |
| Разработчики | |
| Среды и средства, в которых реализована модель | NetLogo |
| Диаграмма модели | |
| Описание полей данных, которые модель порождает | |
| Модель создана студентами? | Нет |
- Diego A. Díaz, Ana María Jiménez & Cristián Larroulet (2019) An agent-based model of school choice with information asymmetries, Journal of Simulation, DOI
- 10.1080/17477778.2019.1679674
Модель исследует эффекты реформы образования в Чили (2010 г.) — системы «светофоров», которая предоставляет родителям простой цветовой сигнал о качестве школы.
Основные принципы модели
В модели два типа агентов: школы и студенты. Агенты размещены на плоскости и не перемещаются.
Агенты-студенты
- Имеют доход, распределённый по закону Парето
- Учатся в школе 10 лет, затем выпускаются
- Ежегодно появляются новые студенты в случайных локациях
- Визуализация: связь (link) с выбранной школой
Агенты-школы
- Имеют уровень успеваемости (achievement), распределённый по нормальному закону
- Могут быть государственными или частными
- Частные школы доступны только для студентов с высоким доходом
Ключевые механизмы
Процесс выбора школы
- Без выбора: студент назначается в ближайшую школу
- С выбором (with-school-choice):
* Богатые студенты максимизируют функцию полезности: [math]\displaystyle{ U = a^\alpha \times d^{(1-\alpha)} }[/math], где: * [math]\displaystyle{ a }[/math] — достижения школы, * [math]\displaystyle{ d }[/math] — относительная близость, * [math]\displaystyle{ \alpha }[/math] — вес качества (0–1) * Бедные студенты выбирают ближайшую школу
Политика «светофоров»
При `traffic-lights? = ON` бедные студенты видят цветовой сигнал:
- 🟢 Зелёный — высокая успеваемость
- 🟡 Жёлтый — средняя
- 🔴 Красный — низкая
Богатые студенты обладают полной информацией (точное значение achievement)
Финансовые ограничения
Доступность школы определяется условием: [math]\displaystyle{ \text{income} - \text{distance} \times \text{school-transportation-cost} \geq 0 }[/math] Даже бесплатная школа может быть недоступна из-за транспортных расходов.
Модель
Ссылка на работу
- http://ccl.northwestern.edu/netlogo/community/School_Choice_ABM.nlogo
- Цитирование
- Diego A. Díaz, Ana María Jiménez & Cristián Larroulet (2019) An agent-based model of school choice with information asymmetries, Journal of Simulation, DOI: 10.1080/17477778.2019.1679674
Данные и показатели модели
Настраиваемые параметры модели
- number-of-schools — количество школ в системе. Определяет плотность образовательной инфраструктуры.
- initial-students — начальное количество студентов. Задаёт размер популяции для исследования.
- high-income-percentage — процент студентов с высоким доходом. Ключевой параметр для изучения социально-экономического неравенства.
- alpha — вес качества школы в функции полезности для богатых семей (от 0 до 1). Определяет, насколько они готовы жертвовать близостью ради качества.
- with-school-choice? — логический переключатель. Включает (true) или выключает (false) возможность свободного выбора школы.
- traffic-lights? — логический переключатель политики «светофоров». При true бедные семьи видят цветовой сигнал о качестве школы.
- school-transportation-cost — стоимость одной единицы расстояния при поездке в школу. Влияет на доступность образования для бедных семей.
Графики и их значения
График "% of students enrolled" Показывает долю студентов, обучающихся в школах разного уровня качества, и процент тех, кто остался вне системы. Зелёная, жёлтая и красная линии отображают студентов в школах с высоким, средним и низким achievement. Чёрная линия (Unenrolled) показывает процент детей, не поступивших ни в одну школу.
График "Income distribution of students" Отображает распределение доходов среди всех студентов. Обычно имеет вид кривой с длинным правым «хвостом», что характерно для распределения Парето. Показывает, какая доля населения является бедной, средней или богатой.
График "Achievement distrib schools" Показывает распределение уровня успеваемости (achievement) среди всех школ в системе. Обычно соответствует нормальному распределению, позволяя увидеть, сколько школ являются отличными, средними или слабыми.
Использование в образовании
В курсе социально-экономической статистики
Модель служит лабораторией для изучения:
- Как индивидуальные решения создают системные эффекты (сегрегацию)
- Роли информационной асимметрии в неравенстве
- Влияния государственной политики на справедливость
Статистические закономерности
Распределения
- Доходы студентов: закон Парето — большинство бедны, немногие богаты
- Качество школ: нормальное распределение ([math]\displaystyle{ \mu = 5 }[/math], [math]\displaystyle{ \sigma = 1 }[/math])
Измерение сегрегации
Коэффициент сегрегации: [math]\displaystyle{ S = \frac{1}{2} \sum_{i=1}^{n} \left| \frac{H_i}{H} - \frac{L_i}{L} \right| }[/math] где [math]\displaystyle{ H_i, L_i }[/math] — богатые и бедные в школе [math]\displaystyle{ i }[/math], [math]\displaystyle{ H, L }[/math] — их общее число
Анализ влияния политики «светофоров»
Переключатель `traffic-lights?` позволяет оценить, как упрощённая информация влияет на выбор бедных семей
На основе данных, полученных при запусках модели, можно построить регрессионную модель для оценки влияния различных факторов на качество выбираемой школы:
[math]\displaystyle{ \text{achievement}_i = \beta_0 + \beta_1 \times \text{income}_i + \beta_2 \times \text{distance}_i + \beta_3 \times \text{choice}_i + \varepsilon_i }[/math]
Обозначения:
- [math]\displaystyle{ \text{achievement}_i }[/math] — уровень успеваемости (качество) школы, куда поступил ученик [math]\displaystyle{ i }[/math]
- [math]\displaystyle{ \text{income}_i }[/math] — доход семьи этого ученика
- [math]\displaystyle{ \text{distance}_i }[/math] — расстояние от его дома до выбранной школы
- [math]\displaystyle{ \text{choice}_i }[/math] — признак (0 или 1), показывающий, разрешён ли в этом сценарии выбор школы
- [math]\displaystyle{ \varepsilon_i }[/math] — случайная компонента, неучтённые факторы
Интерпретация коэффициентов:
- [math]\displaystyle{ \beta_1 }[/math] — «премия за доход». Показывает, на сколько пунктов в среднем увеличивается качество школы при росте дохода семьи на одну единицу. Положительное и значимое значение этого коэффициента свидетельствует о наличии социально-экономического неравенства в доступе к образованию.
- [math]\displaystyle{ \beta_2 }[/math] — отражает влияние расстояния. Ожидается, что он будет отрицательным, так как семьи, как правило, предпочитают более близкие школы.
- [math]\displaystyle{ \beta_3 }[/math] — показывает общий эффект от введения возможности выбора школы на качество получаемого учениками образования.
