|
|
| (не показаны 3 промежуточные версии 2 участников) |
| Строка 1: |
Строка 1: |
| = Эксперимент №1: Влияние транспортных расходов на образовательную сегрегацию и доступность =
| |
|
| |
|
| '''Гипотеза:''' Увеличение стоимости транспортных расходов (`school-transportation-cost`) отрицательно влияет на доступ к образованию для низкодоходных студентов и усиливает образовательную сегрегацию в модели школьного выбора.
| |
|
| |
| '''Цель эксперимента:''' Исследовать, как транспортные расходы влияют на динамику образовательного неравенства между двумя группами:
| |
| * Низкодоходные студенты — особенно чувствительны к транспортным расходам
| |
| * Высокодоходные студенты — могут позволить себе дальние поездки в лучшие школы
| |
|
| |
| Мы хотим понять: при каких транспортных расходах система образования становится полностью недоступной для бедных семей, и как это влияет на общую сегрегацию?
| |
|
| |
| == Методология и настройки модели ==
| |
|
| |
| '''Модель:''' Агентная модель школьного выбора (School Choice ABM)
| |
|
| |
| '''Источник:'''
| |
| [http://ccl.northwestern.edu/netlogo/community/School_Choice_ABM.nlogo School Choice ABM, Northwestern University]
| |
|
| |
| '''Ссылка на исследование:''' 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
| |
|
| |
| '''Фиксированные параметры (одинаковы для всех прогонов):'''
| |
|
| |
| {| class="wikitable"
| |
| |-
| |
| ! Параметр !! Значение !! Обоснование
| |
| |-
| |
| | '''number-of-schools''' || 50 || 1 школа на 20 студентов
| |
| |-
| |
| | '''initial-students''' || 1050 || 210 богатых (20%), 840 бедных (80%)
| |
| |-
| |
| | '''high-income-percentage''' || 20% || Реалистичное социальное неравенство
| |
| |-
| |
| | '''alpha''' || 0.9 || Богатые выбирают преимущественно по качеству
| |
| |-
| |
| | '''with-school-choice?''' || true || Система с выбором школы
| |
| |-
| |
| | '''traffic-lights?''' || false || Без информационной помощи
| |
| |}
| |
|
| |
| '''Исследуемый (независимый) параметр:'''
| |
| * '''school-transportation-cost''': 1, 50, 100 (низкая, средняя, высокая стоимость)
| |
|
| |
| '''Протокол эксперимента:'''
| |
|
| |
| 1. Для каждого из трёх значений параметра '''school-transportation-cost''' (1, 50, 100) был выполнен один прогон модели.
| |
|
| |
| 2. Данные для анализа были взяты из временного отрезка, когда система уже достигла относительной стабильности — с 110-го по 131-й год моделирования.
| |
|
| |
| 3. В рамках этого периода анализировались два ключевых показателя:
| |
|
| |
| - Процент поступивших студентов по категориям школ (высокая, средняя, низкая успеваемость) и процент неучащихся.
| |
|
| |
| - Средняя успеваемость для всех студентов, а также отдельно для групп с высоким и низким доходом.
| |
|
| |
| == Данные и результаты ==
| |
|
| |
| === Динамика зачисления студентов (%) ===
| |
|
| |
| Следующие данные показывают, как транспортные расходы влияют на возможность получения образования:
| |
|
| |
| * https://docs.google.com/spreadsheets/d/1Xog969ELwDjsTqBReAFYu01sUWOWzBegIUK47VXwpZg/edit?gid=1780246218#gid=1780246218
| |
|
| |
| Данные о распределении студентов по школам разного уровня качества в зависимости от транспортных расходов:
| |
|
| |
| {{#widget:Google Spreadsheet
| |
| |key=e/2PACX-1vS5HyrAFRIwByOTWoH3z_ZHnxdwL5HIKvSaG7T_0dgYsdFlLnnnIQt7l_IDrn-2-mlgNAVHBpTXbNY8
| |
| |width=100%
| |
| |height=400
| |
| }}
| |
|
| |
|
| |
| '''Ключевые наблюдения по графикам зачисления:'''
| |
|
| |
| {| class="wikitable"
| |
| |-
| |
| ! TransportCost !! Unenrolled (Не учатся) !! High Achievement !! Medium Achievement !! Low Achievement !! Вывод
| |
| |-
| |
| | '''1''' || ~0% || ~22% || ~62% || ~15% || '''Все учатся''', система доступна
| |
| |-
| |
| | '''50''' || ~63% || ~9% || ~25% || ~3% || '''Большинство не учатся''', сильное ограничение доступа
| |
| |-
| |
| | '''100''' || ~87% || ~2.5% || ~9% || ~1% || '''Система почти недоступна''', образование становится элитарным
| |
| |}
| |
|
| |
| * % of students enrolled из CODAP:
| |
| [[Файл:% of students enrolled.jpg]]
| |
|
| |
| === Динамика средней успеваемости (Average Achievement) ===
| |
|
| |
| Следующие данные показывают динамику средней успеваемости при разных транспортных расходах:
| |
|
| |
| * https://docs.google.com/spreadsheets/d/1INX7UAnXJlJ2GBZi0itq_CGVQS1fNk5-ubfD_w-28oM/edit?usp=sharing
| |
|
| |
| Данные о средней успеваемости разных групп студентов в зависимости от транспортных расходов:
| |
|
| |
| {{#widget:Google Spreadsheet
| |
| |key=e/2PACX-1vQd5o8gpR0YWbbdHeNnMZNTJaUFP_RBO-gJFC8oduybf5q6yIc3DSQqTQ6XhunyEMXZa_YYi5ATg-ee
| |
| |width=100%
| |
| |height=400
| |
| }}
| |
|
| |
| '''Таблица средних значений успеваемости (за период 110-132 шаги):'''
| |
|
| |
| {| class="wikitable"
| |
| |-
| |
| ! TransportCost !! Все студенты !! High-income !! Low-income !! Разрыв (High - Low)
| |
| |-
| |
| | '''1''' || 0.25 || 1.94 || -0.18 || '''2.12''' (максимальный разрыв)
| |
| |-
| |
| | '''50''' || 0.39 || 0.7 || -0.15 || '''0.85''' (разрыв уменьшается)
| |
| |-
| |
| | '''100''' || 0.18 || 0.3 || 0.1 || '''0.2''' (все показатели низкие)
| |
| |}
| |
|
| |
|
| |
| * Average Achievement of Students из RAWGraphs:
| |
| [[Файл:Average Achievement of Students.jpg]]
| |
|
| |
| == Анализ результатов по шагам ==
| |
|
| |
| === Шаг 1: school-transportation-cost = 1 (низкая стоимость) ===
| |
|
| |
| * '''Доступность:''' 100% студентов зачислены в школы.
| |
| * '''Сегрегация:''' Наблюдается '''максимальное неравенство'''. Высокодоходные студенты (20% населения) концентрируются в лучших школах (средняя успеваемость ~1.94), в то время как низкодоходные (80%) остаются в слабых школах (успеваемость отрицательная).
| |
| * '''Механизм:''' При нулевых транспортных издержках богатые семьи свободно выбирают лучшие школы по всему городу, создавая "супер-сегрегацию".
| |
|
| |
| Низкие транспортные расходы не гарантируют равенства. Напротив, они позволяют состоятельным агентам монополизировать лучшие образовательные ресурсы, усиливая разрыв.
| |
|
| |
| === Шаг 2: school-transportation-cost = 50 (средняя стоимость) ===
| |
|
| |
| * '''Доступность:''' Катастрофическое падение - '''~63% студентов не могут поступить''' вообще.
| |
| * '''Сегрегация (парадокс):''' '''Разрыв в успеваемости между группами сокращается'''. Успеваемость богатых падает (с ~1.94 до 0.6-0.93), а бедных - растёт (с отрицательной до 0.32).
| |
| * '''Механизм:''' Высокие транспортные издержки ограничивают мобильность богатых семей. Они реже ездят в отдалённые "топовые" школы, часть качественных мест становится доступнее для локальных (в том числе бедных) студентов. Однако плата - массовое исключение из системы.
| |
| Умеренные транспортные расходы могут снизить сегрегацию "внутри" системы, но ценой '''колоссального сокращения общего доступа''' к образованию.
| |
|
| |
| === Шаг 3: school-transportation-cost = 100 (высокая стоимость) ===
| |
|
| |
| * '''Доступность:''' '''Кризис доступности - ~87% не учатся'''. Образование становится элитарной услугой.
| |
| * '''Сегрегация:''' Все показатели успеваемости падают. Система де-факто перестаёт работать как массовая. Неравенство сохраняется, но в условиях "общей бедности" результатов.
| |
| * '''Механизм:''' Экстремальные издержки блокируют выбор школы для всех. Система регрессирует к модели "строго по месту жительства", но с огромными потерями в общем качестве.
| |
| Высокие транспортные расходы разрушают систему массового образования. Сегрегация принимает форму '''исключения большинства из системы''', а не дифференциации внутри неё.
| |
|
| |
| == Общий вывод и интерпретация ==
| |
|
| |
| 1. '''Гипотеза подтвердилась, но с важным уточнением:''' Увеличение транспортных расходов действительно резко снижает доступ к образованию для бедных (рост <code>Unenrolled</code> с 0% до 87%). Однако влияние на '''внутрисистемную сегрегацию''' (разрыв в успеваемости) оказалось '''нелинейным''':
| |
| * Максимальная сегрегация наблюдалась при самых низких расходах (cost=1).
| |
| * Сегрегация уменьшалась при средних расходах (cost=50), но за счёт катастрофического падения доступности.
| |
|
| |
| 2. '''Ключевая дилемма политики:''' Существует '''трудный компромисс (trade-off)''' между:
| |
| * Доступностью (охватом населения образованием)
| |
| * Снижением сегрегации (разрывов в качестве между группами)
| |
| * Общим качеством системы
| |
|
| |
| 3. '''Три режима работы системы:'''
| |
| * Режим "свободного рынка" (cost=1): Высокий доступ, максимальная сегрегация, высокое качество для элиты.
| |
| * Режим "ограниченной мобильности" (cost=50): Низкий доступ, меньшая сегрегация, среднее качество.
| |
| * Режим "коллапса" (cost=100): Крайне низкий доступ, система перестаёт быть массовой.
| |
|
| |
| == Заключение ==
| |
|
| |
| Эксперимент наглядно демонстрирует, что '''транспортные расходы являются критическим фактором образовательного неравенства''', но их влияние сложно и нелинейно. Простое снижение или увеличение этих расходов без учёта институционального контекста может приводить к непредвиденным последствиям.
| |
|
| |
| = Эксперимент №2: Влияние стратегии выбора школы на образовательный разрыв =
| |
|
| |
| '''Гипотеза:''' Если богатые семьи при выборе школы в первую очередь смотрят на её качество, а не на близость к дому, то неравенство в образовании между богатыми и бедными детьми усиливается.
| |
|
| |
| '''Цель эксперимента:''' Исследовать, как стратегия выбора школы, основанная на приоритете качества обучения над близостью к дому со стороны богатых семей, влияет на динамику образовательного неравенства между двумя группами:
| |
| * Низкодоходные семьи — могут позволить себе выбирать школу по качеству, игнорируя транспортные расходы.
| |
| * Высокодоходные студенты — ограничены в выборе из-за стоимости транспорта и близости.
| |
|
| |
| Мы хотим понять: Ведет ли активный поиск лучших школ богатыми семьями к большему расслоению и неравенству в образовании?
| |
|
| |
| == Методология и настройки модели ==
| |
|
| |
| '''Модель:''' Агентная модель школьного выбора (School Choice ABM)
| |
|
| |
| '''Источник:'''
| |
| [http://ccl.northwestern.edu/netlogo/community/School_Choice_ABM.nlogo School Choice ABM, Northwestern University]
| |
|
| |
| '''Ссылка на исследование:''' 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
| |
|
| |
| '''Фиксированные параметры (одинаковы для всех прогонов):'''
| |
|
| |
| {| class="wikitable"
| |
| |-
| |
| ! Параметр !! Значение !! Обоснование
| |
| |-
| |
| | '''number-of-schools''' || 30 || 1 школа на 10 студентов (умеренная плотность)
| |
| |-
| |
| | '''initial-students''' || 300 || 60 богатых (20%), 240 бедных (80%)
| |
| |-
| |
| | '''high-income-percentage''' || 20% || Реалистичное социальное неравенство (правило Парето 80/20)
| |
| |-
| |
| | '''school-transportation-cost''' || 10 || Стандартная стоимость транспорта
| |
| |-
| |
| | '''with-school-choice?''' || true || Исследуем систему со свободным выбором школы
| |
| |}
| |
|
| |
|
| |
| '''Исследуемый (независимый) параметр:'''
| |
|
| |
| * '''alpha''' (чувствительность к качеству школы для богатых семей): 0.1, 0.5, 0.9
| |
|
| |
| '''Вспомогательный параметр для проверки политики:'''
| |
|
| |
| * '''traffic-lights?''' (false/true) — наличие программ поддержки для бедных семей
| |
|
| |
|
| |
| '''Протокол эксперимента:'''
| |
|
| |
| 1. Базовая проверка гипотезы
| |
|
| |
| Мы смоделировали три основные стратегии, которыми могут руководствоваться богатые семьи при выборе школы, чтобы увидеть, как каждая из них формирует образовательное неравенство.
| |
|
| |
| * Вариант А (alpha=0.1): Богатые выбирают школы в основном по близости к дому. Это консервативный сценарий, где их поведение мало отличается от выбора бедных семей, вынужденных опираться на доступность.
| |
|
| |
| * Вариант В (alpha=0.5): Смешанная стратегия. Богатые балансируют между качеством школы и её расположением. Этот сценарий наиболее реалистичен и отражает компромисс, который делают многие семьи в реальном мире.
| |
|
| |
| * Вариант С (alpha=0.9): Богатые выбирают в основном по качеству, активно используя свои ресурсы для попадания в лучшие учебные заведения. Это сценарий, максимизирующий личную выгоду и потенциально ведущий к сильному расслоению.
| |
|
| |
| 2. Процедура сбора данных
| |
|
| |
| Данные фиксировались на 100-м году моделирования, когда система выходила на стабильное состояние.
| |
|
| |
| 4. Ключевые метрики
| |
|
| |
| Для анализа результатов мы фокусируемся на четырёх индикаторах:
| |
|
| |
| * '''Среднее качество образования''' для богатых и бедных по отдельности.
| |
|
| |
| * '''Разрыв в качестве''' (разность между средним качеством для богатых и для бедных) — главный показатель неравенства в результатах.
| |
|
| |
| * '''Уровень сегрегации (индекс Дункана)''' — показывает, насколько сильно школы разделены по социальному признаку.
| |
|
| |
| * '''Процент неучтённых студентов''' — выявляет, есть ли в системе ученики, вообще оставшиеся без места в школе.
| |
|
| |
| == Данные и результаты ==
| |
|
| |
| === Динамика зачисления студентов (%) ===
| |
|
| |
| Следующие данные показывают, как транспортные расходы влияют на возможность получения образования:
| |
|
| |
| * https://docs.google.com/spreadsheets/d/1xWmCR_HzGBeTRMX_PRVJXkSFCn1yI9mMM2dDc3TkO3s/edit?usp=sharing
| |
|
| |
| Данные о распределении студентов по школам разного уровня качества в зависимости от транспортных расходов:
| |
|
| |
| [[Файл:Таблица1..jpg]]
| |
|
| |
|
| |
| '''Ключевые наблюдения по графикам зачисления:'''
| |
|
| |
| {| class="wikitable"
| |
| |-
| |
| ! Alpha !! Unenrolled (Не учатся) !! High Achievement !! Medium Achievement !! Low Achievement !! Вывод
| |
| |-
| |
| | '''0.1''' || ~0.75% || ~9.6% || ~78.1% || ~13.3% || Минимальное исключение, система доступна всем. Преобладание в средних школах.
| |
| |-
| |
| | '''0.5''' || ~1.31% || ~3.3% || ~80.2% || ~13.9% || Умеренное исключение, парадоксально низкая доля в лучших школах.
| |
| |-
| |
| | '''0.9''' || ~0.07% || ~27.6% || ~66.8% || ~5.5% || Практически полный охват, но сильная сегрегация. Богатые концентрируются в лучших школах.
| |
| |}
| |
|
| |
|
| |
| * % of students enrolled:
| |
|
| |
| [[Файл:Таблица2...jpg]]
| |
