Прогресс первоклассников за первый год обучения в школе:
фиксация неравенства на начальной ступени образования
Аннотация
Целью данного исследования является проведение сравнительного анализа математических навыков детей на входе в школу и их прогресса за первый год обучения в различных школах Республики Татарстан, а также анализ факторов, связанных с различиями в успешности детей в течение первого года обучения.
Различие между школами является одним из основных источников неравенства. Исследование того, до какой степени фактор школы сказывается на прогрессе детей в первый, наиболее ответственный, год обучения в школе, поможет лучше понять роль фактора школы и школьной среды в дальнейшей истории обучения детей.
Исследование проводится с помощью инструмента iPIPS (international Performance Indicators in Primary School) – международного исследования стартовой диагностики детей на входе в начальную школу и оценки их индивидуального прогресса в течение первого года обучения. Помимо когнитивного и социо-эмоционального развития детей на начало и на конец учебного года, iPIPS собирает контекстные данные о школах, школьных ресурсах, учителях (образование, стаж, убеждения, подходы к преподаванию) и семьях детей.
В качестве эмпирической базы исследования использовались собранные в 2014-1025 гг. в ходе обследования iPIPS данные первоклассников Республики Татарстан. Выборка составлялась на основании стратифицированного рандомизированного отбора школ на основе их статуса и классов внутри школ. Итоговое число первоклассников, прошедших оба этапа обследования, составило 1297 человек из школ разного статуса. Данные тестирования включают результаты диагностики детей на входе в школу и в конце первого года обучения: базовые когнитивные навыки в чтении, математике, а также результаты оценивания психологического, социального и эмоционального развития детей и обширную контекстную информацию (об учителях и родителях).
Методология исследования предполагает использование методов статистического анализа данных, в том числе дисперсионного, регрессионного анализа и многоуровневого моделирования данных.
Исследование выявило, что значительный процент вариации в результатах когнитивного оценивания детей приходится на различия между школами. Школы демонстрируют различную «эффективность» (в терминах прогресса, который дети демонстрируют за один год обучения) при работе с детьми разного уровня готовности к школе. Школы, расположенные в городской местности, оказываются в более выгодных условиях с точки зрения подготовленности приходящего контингента, и прогресс детей за год обучения в них выше. Также было показано, что первоклассники демонстрируют больший прогресс, если они приходят в школу с изначально высоким стартовым уровнем.
1. История вопроса: источники образовательного неравенства
Изучение «эффекта школ», то есть вклада межшкольных различий в образовательные достижения учащихся, относится к довольно старым темам, интерес к которым в науке периодически вспыхивал и угасал, причем на каждом этапе изучения данной темы полученные исследователями результаты отличались от предыдущих. Так, ряд классических зарубежных широкомасштабных исследований в США и Великобритании (работы Коулмана, Дженкса, так называемый «Отчет леди Плауден» — Coleman, 1966; Jencks, 1972; Plowden Report, 1967), казалось, поставили в этой теме точку еще в начале 1970-х гг., наглядно показав, что вклад в результаты детей различий между школами незначителен по сравнению с сильными «эффектами» личной истории учащихся (то есть, влиянием фактора семьи, различий в материальном и культурном капитале семей и пр.). Однако в последующие годы в области исследований образования произошли существенные методологические изменения. Школы стали изучать с использованием лонгитюдных дизайнов, были введены измерения новых параметров (в работах 1960-х гг. в школах оценивалась преимущественно материальная база и очень ограниченно – преподавательские практики), были изобретены многоуровневые логистические регрессии. Интерес к измерению эффектов школ в достижениях школьников проявился с новой силой. Теперь исследованиям подвергались не столько материальные ресурсы школы, сколько ее внутренняя жизнь — что именно происходит в классах. В конце 1980-х гг. в США вышла книга Питера Мортимора (Peter Mortimore et al, 1988) «Выбор школы имеет значение» (Schoolmatters), посвященная подробному лонгитюдному исследованию жизни 50 лондонских начальных школ, в которой были опровергнуты устоявшиеся к тому времени выводы о незначительности вклада различий между школами в достижения учащихся. Члены исследовательской команды Мортимора оценивали не только прогресс знаний детей (измерения проводились несколько раз, оценивались навыки младших школьников в чтении, математике, устных выступлениях, их отношение к учебе), но и опрашивали учителей, директоров школ, родителей школьников, собирали разнообразную контекстную информацию о детях и условиях их учебы. Фактор школы оказался одним из самых весомых, что и повлияло на выбор названия для монографии. Последующие исследования подтверждали сделанные выводы. Например, Лиз Бонди пишет, что с возрастом различия между мальчиками и девочками с возрастом уменьшаются, а социо-экономические эффекты увеличиваются. При контроле индивидуальных характеристик школьников, обнаруживается существенная вариативность между начальными школами. При этом различия между начальными школами не были связаны с социо-экономическим составом учеников, размером, расположением школы или ее типом (Bondi, 1991). В исследовании Тиммса и коллег существенный вклад в различия между детьми внесли факторы школы и посещения ребенком специального подготовительного класса до поступления в первый класс (Tymms, 1997). Таким образом, вопрос об эффекте школ остается открытым.
В России тема вклада выбранной школы в учебные достижения ребенка приобрела особую актуальность в связи с реструктуризациями школ (укрупнениями, объединениями, сменой статуса) и связанными с этим дискуссиями. Исследовательский вопрос, поднятый в данной работе, касается вариативности результатов школ с целью на репрезентативной выборке оценить разнообразные источники неравенства детей при поступлении в школу.
2. Методология
2.1 Инструмент
Результаты исследования были получены с помощью инструмента iPIPS (international Performance Indicators in Primary School), созданного для проведения стартовой диагностики детей на входе в начальную школу и оценки индивидуального прогресса каждого ученика по итогам первого года обучения (Tymms et al., 2012). Изначально этот инструмент был разработан в Центре мониторинга образования при Университете Дарема, а затем адаптирован на другие языки: арабский, голландский, французский, японский, немецкий. Для российских школьников инструмент iPIPS был адаптирован в Институте образования НИУ ВШЭ (Иванова, Нисская, 2015). Возраст детей на входе в начальную школу в Великобритании и России отличается на 2 года (российские первоклассники старше). Поэтому потребовалась серьезная работа по адаптации iPIPS к российским условиям, в том числе, создание новых заданий. Эта работа была осуществлена Институтом образования НИУ ВШЭ в сотрудничестве с Университетом Дарема.
Отличительной особенностью инструмента iPIPS является его направленность на ребенка, диагностику его индивидуальных особенностей, включая не только когнитивное развитие и предметные навыки, но и поведенческие характеристики, социальное и эмоциональное развитие ребенка. Процесс обследования детей осуществляется дважды: в конце сентября – начале октября, когда первоклассник только приходит в школу, и в мае следующего года, в конце учебного года. Ниже приведены блоки заданий для когнитивной диагностики первоклассников:
- Письмо (умеет ли ребенок писать).
- Словарный запас (пассивный словарный запас и знание частотных слов).
- Фонологический блок (задания на повторение и рифмовку слов)
- Представления о чтении (знание элементов текста, букв, умение читать, чтение на понимание)
- Представления о математике (простой счет, простое сложение и вычитание (с опорой на картинки), числовые задачи, текстовые задачи)
Еще два важных элемента iPIPS — это анкеты для учителей и родителей. Анкета для родителей дает материал для оценки семейных характеристик детей и среды, в которой они растут и развиваются. Она состоит из нескольких блоков: ресурсы семьи (образовательные и бытовые); материальное положение; образование и профессиональный статус родителей; национальность и язык семьи; социализация ребенка до школы (включая оценку родителями детсада); воспитательные практики в семье и др. Таким образом, iPIPS является инструментом комплексной диагностики учащихся.
Процедура обследования детей компьютеризирована, для нее разработан адаптивный алгоритм, что позволяет избежать необходимости предъявлять детям все задания.
2.2 Выборка исследования
При проведении исследования iPIPS в Татарстане была составлена репрезентативная выборка, единицей которой стал класс. Он отбирался случайно среди всех первых классов выбранной школы. Генеральной совокупностью для составления выборки стали все учащиеся 1-ых классов Татарстана. Выборка была стратифицирована по типу школы (общеобразовательная, гимназия или школа с углубленным изучением предметов) и ее местоположению (район Татарстана). Всего было обследовано 1568 учеников из 38 школ, из них 21 СОШ, 17 школ повышенного статуса (гимназии, лицеи и школы с углубленным изучением предметов). Весенняя выборка была несколько меньше (1297 человек) из-за отсутствия некоторых детей в дни обследования. Оценивание детей проводилось осенью 2014 и весной 2015 года.
2.3 Методы исследования
Для анализа данных применялись стандартные статистические методы (дисперсионный анализ, хи-квадрат, факторный анализ) с помощью пакета SPSS. Поскольку наши данные включали первоклассников, отобранных по школам, необходимо было учесть иерархический характер выборки, с этой целью использовался метод двухуровневой иерархической регрессии с помощью пакета HLM.
3. Анализ
3.1 Описание данных
В таблице 1 приведены средние баллы первоклассников по математике и чтению за оба цикла оценивания в двух типах школ, стандартизованные со средним значением шкалы 50 и стандартным отклонением 10. Для выявления статистических различий в баллах детей из средних общеобразовательных школ и школ повышенного статуса был проведен дисперсионный анализ (t-критерий). Анализ выявил, что результаты детей статистически значимо различаются в зависимости от статуса школы (р=0,01). Результаты детей в школах повышенного статуса выше, чем в общеобразовательных школах по всем областям оценивания.
Таблица 1. Средние баллы первоклассников по чтению и математике в двух типах школ.
СОШ | Школаповышенногостатуса | |||||
N | Среднее | Ст. откл. | N | Среднее | Ст. откл. | |
Математика (осень) | 815 | 48,23 | 9,562 | 753 | 51,93 | 10,156 |
Математика (весна) | 687 | 58,09 | 11,374 | 610 | 62,12 | 11,399 |
Чтение (осень) | 815 | 47,95 | 10,085 | 753 | 52,52 | 9,301 |
Чтение (весна) | 687 | 56,63 | 11,514 | 610 | 60,38 | 13,005 |
На рисунке 1 представлен разброс баллов по математике в обычных школах и в школах повышенного статуса в начале и в конце учебного года.
Рисунок 1. Разброс баллов по математике в зависимости от типа школы
Сравнивая расположение боксов относительно друг друга, можно сказать, что в школы повышенного статуса приходят более подготовленные ученики. Их результаты в конце учебного года также в среднем лучше, чем в СОШ. Выявленные различия между типами школ статистически значимы.
Если мы посмотрим на прогресс детей по математике в школах разного типа (таблица 2), то увидим, что в школах повышенного статуса он, в среднем, больше. Эти различия невелики по абсолютной величине, но статистически значимы.
Таблица 2. Прогресс по математике в школах разного типа.
Показатель | СОШ | Школы повышенного статуса | ||||
N | Среднее | Ст. откл. | N | Среднее | Ст. откл. | |
Прогресс по математике | 687 | 9,81 | 6,698 | 610 | 10,76 | 6,75 |
Контекстная информация, собираемая в рамках iPIPS, позволяет оценить культурный капитал и финансовое положение семей первоклассников. Одним из критериев культурного уровня семьи принято считать вопрос о количестве книг в доме. На рисунке 2 видно, что в СОШ приходит больше детей, в доме которых имеется до ста книг, а в гимназиях и школах с углубленным изучением предметов больше (чем в СОШ) детей со сравнительно большими домашними библиотеками (более 100 книг), эти различия статистически значимы.
Рисунок 6. Количество книг в доме.
В литературе уровень образования матери считается важным предиктором академических достижений детей. На рисунках 3 и 4 представлена картина уровня образования матерей в школах повышенного статуса и СОШ. В целом уровень образования матерей учеников из школ-гимназий и школ с углубленным изучением предметов выше, чем у матерей учеников из СОШ, эти различия статистически значимы.
Рисунок 3. Уровень образования матери. Школы повышенного статуса.
Рисунок 4. Уровень образования матери. СОШ.
Помимо вопросов об образовании родителей в исследовании присутствовали вопросы о месте работы родителей. На рисунке 5 показаны процентные доли различных категорий профессий отцов детей из выборки. У детей из школ с повышенным статусом отцы чаще указывают более социально-престижные места работы. Эти ответы значимо коррелируют с ответами на вопросы о материальном положении семей.
Рисунок 5. Распределение профессий отцов в зависимости от типов школ
Экономический статус семей также является важным фактором достижений учащихся, согласно данным международных образовательных исследований. В опросниках для родителей iPIPS присутствуют как прямые вопросы (с описанием экономического положения семьи, вопросом об уровне доходов), так и косвенные вопросы (о наличии в семье определенных ресурсов). На рисунках 6 и 7 приведены результаты субъективных оценок родителями экономического положения своих семей для двух типов школ и сведения о доходах семей. Как видно из графиков, в школах повышенного статуса больше родителей сообщает о более высоком уровне благосостояния семьи, чем в СОШ, и эти различия значимы.
Рисунок 6. Экономическое положение семей
Рисунок 7. Доходы семей
В данной работе в качестве основной переменной семейного бэкграунда первоклассников использовался индекс социально-экономического статуса. Индекс был построен с помощью факторного анализа (метод главных компонент) на базе четырех переменных, полученных из родительских анкет первоклассников. Метод факторного анализа достаточно широко применяется в социальных науках для построения индексов (Vyas, Kumaranayake, 2006). Используя весовые коэффициенты четырех переменных (образование матери, профессиональный статус отца, количество книг в доме и среднемесячный доход семьи) в единственном компоненте и стандартизировав полученную переменную, мы построили индекс социально-экономического статуса семьи ребенка со средним 0 и стандартным отклонением 1. Соответственно, наиболее общая и упрощённая интерпретация индекса — чем он выше, тем выше СЭС семьи первоклассника.
3.2 Регрессионный анализ
В качестве зависимой переменной были использованы баллы детей по математике в конце первого класса. В качестве независимых переменных на индивидуальном уровне были использованы балл первоклассника по математике на входе в школу, а также индекс социально-экономического статуса его семьи. На уровне школ были включены параметр расположения школы (в городской или в сельской местности), тип школы (общеобразовательная школа или школа с повышенным статусом), а также усредненный по школе балл по математике пришедшего в первый класс контингента учащихся. Результаты регрессионного анализа представлены в таблице 3.
Таблица 3. Результаты регрессионного анализа
Модель 0 | Модель 1 | Модель 2 | Модель 3 | Модель 4 | |
Фиксированные эффекты | |||||
Интерцепт | 60,01* | 60,64* | 60,41* | 61,89* | 61,80* |
Балл по математике на входе | 0,88* | 0,88* | 0,88* | 0,87* | |
СЭС семьи ребенка | 0,71* | 0,70* | 0,75* | 0,79* | |
Тип школы | 0,51 | 0,73 | 0,62 | ||
Средний стартовый уровень первоклассников по школе | 0,01 | -0,02 | -0,01 | ||
Расположение школы | -1,92* | -1,89* | |||
Случайные эффекты | |||||
u0(уровень школ) | 3,65* | 1,94* | 2,01* | 1,83* | 1,78* |
eij(уровень учеников) | 10,86* | 6,96* | 6,96* | 6,97* | 6,82* |
u1 slope (балл учеников по мат. на входе) | 0,17* | ||||
u2 slope (СЭС учеников) | 0,15 | ||||
ICC | 0,10 | ||||
R2(уровень школ) | 0,72 | 0,70 | 0,75 | 0,76 | |
R2(уровень учеников) | 0,59 | 0,59 | 0,59 | 0,60 |
Как видно из данной таблицы, наибольшее влияние на балл ребенка по математике за первый год обучения в школе оказывают переменные первого уровня — собственно стартовый уровень ребенка по математике и СЭС ребенка. Чем выше стартовый уровень или СЭС ребенка при контроле других переменных, тем успешнее его результаты в конце года обучения.
На уровне школ значимой оказывается переменная расположения школы. При контроле других переменных, ученики школ, расположенных в сельской местности, демонстрируют в среднем на два балла ниже.
Еще одним важным выводом из анализа приведенной модели является большой процент объясненной дисперсии на межшкольном уровне. Вариация на уровне школ очевидно выше, чем вариация на уровне учеников.
Таким образом, достижения по математике, которые демонстрируют ученики в конце первого класса, во многом зависят от их стартового уровня, но также и от того, в какую школу они попали.
4. Результаты (дискуссия)
Первый класс является одним из важнейших переходных этапов в жизни ребенка. Оценить прогресс первоклассника и прирост его навыков можно при условии наличия точки отсчета. Инструмент iPIPS предусматривает двукратное оценивание уровня когнитивного и некогнитивного развития первоклассника: первый раз оценивание проводится в самом начале учебного года, осенью, и задает точку отсчета, а второй раз оценивание повторяется весной, в конце учебного года. Единая шкала позволяет сравнивать результаты между первичным и последующим оцениванием и определять прогресс детей.
Результаты массового оценивания в проекте iPIPS показали высокую неоднородность уровня когнитивных навыков детей, пришедших в школу, и их семейных характеристик. Еще сильнее эта неоднородность проявляется на уровне межшкольных различий. Прогресс детей по математике значительно сильнее варьируется от школы к школе, чем внутри школ. Некоторые различия в уровне стартовой подготовки первоклассников наблюдаются между обычными школами и школами с повышенным статусом (гимназии, школы с углубленным изучением предметов). Тем не менее, статус школы не определяет прогресс ребенка, по крайней мере, в математике. Не смотря на то, что описательная статистика демонстрирует легкое преимущество школы повышенного статуса в плане демонстрируемых детьми результатов в конце первого года обучения, при контроле входного уровня детей и их социально-экономического статуса, это преимущество стирается. В то же время, важным оказывается расположение школы. Первоклассники в городских школах продвигаются за первый год обучения быстрее детей из сельских школ. Таким образом, уже на старте школьного обучения возможно достаточно точно прогнозировать прогресс детей в конце первого учебного года. Проведенный анализ показывает, что на уровне учащегося СЭС семьи и дошкольная подготовка (формирующая стартовый уровень ребенка на входе в школу) объясняют большой процент дисперсии результатов по математике в конце года (0,59). Вклад школы в прогресс детей также велик. Полученные данные можно использовать в исследованиях школьной эффективности.
Литература
Bondi Liz, Attainment at Primary Schools: An Analysis of Variations between Schools, British Educational Research Journal, Vol. 17, No. 3 (1991), pp. 203-217
Coleman, J. S., Campbell, E., Hobson, C., McPartland, J. Mood, A., Weinfeld, F., York, R. Equality of educational opportunity. Washington DC: National Center for educational statistics, 1966
Jencks, C. S., Smith, M., Acklad, H., Bane, M. J., Cohen D., Gintis, H., Heyns, B., and Mickolson, S. Inequality: A reassessment of the effect of family and schooling in America. New York: Basic, 1972
Mortimore P., Sammons P., Stoll, L., Lewis, D., Ecob, R., School matters, University of California Press, 1988, pp. 312.
Plowden Report. Children and their primary schools. London: HMSO, 1967
Raudenbush, Stephen W., New Evidence in the Search for Effective Primary Schools. American Journal of Education, Vol. 98, No. 2 (Feb., 1990), pp. 175-183
Tymms, P., Merrell, C., Henderson, B., Albone, S., and Jones, P. (2012).Learning Difficulties in the Primary School Years: Predictability from On-Entry Baseline Assessment. Online Educational Research Journal.
Tymms, Peter, Merrell, Christine and Henderson, Brian(1997)'The First Year at School: A Quantitative Investigation of the Attainment and Progress of Pupils',Educational Research and Evaluation,3:2,101 — 118
Vyas, S., &Kumaranayake, L. (2006). Constructing socio-economic status indices: how to use principal components analysis.Health policy and planning, 21(6), 459-468.
, Нисская диагностика детей на входе в начальную школу и оценка их прогресса в течение первого года обучения // Школьные технологии. 2015. № 2. С. 161-168.
