Обсуждение:Эксперименты с моделью School Choice ABM

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: 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):

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:

Ключевые наблюдения по графикам зачисления:

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:

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:

Таблица средних значений успеваемости (за период 110-132 шаги):

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:

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 Unenrolled 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 №1: 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: 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):

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/1Xog969ELwDjsTqBReAFYu01sUWOWzBegIUK47VXwpZg/edit?gid=1780246218#gid=1780246218

Данные о распределении студентов по школам разного уровня качества в зависимости от транспортных расходов:

Ключевые наблюдения по графикам зачисления:

Alpha	Unenrolled (Не учатся)	High Achievement	Medium Achievement	Low Achievement	Вывод 0.1 (выбор по близости) ~0.75% ~9.6% ~78.1% ~13.3% Минимальное исключение, система доступна всем. Преобладание в средних школах. - 0.5 (смешанный выбор) ~1.31% ~3.3% ~80.2% ~13.9% Умеренное исключение, парадоксально низкая доля в лучших школах. Конкуренция за качество минимальна. - 0.9 (выбор по качеству) ~0.07% ~27.6% ~66.8% ~5.5% Практически полный охват, но сильная сегрегация. Богатые концентрируются в лучших школах. } % of students enrolled из CODAP: