Эксперименты с моделью 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. schools-own - enrollment achievement traffic-lights-color is-private? students-own - target enrolled? income years-in-school school-achievement
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

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

Регрессионный анализ

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.