Эксперименты с моделью School Choice ABM

Материал из Поле цифровой дидактики


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
  • School_achivements.jpg
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

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.