Аннотация
ПЕРЕЧЕНЬ УСЛОВНЫХ ОБОЗНАЧЕНИЙ, СИМВОЛОВ, СОКРАЩЕНИЙ,
ТЕРМИНОВ 6
ВВЕДЕНИЕ 7
Глава 1 Теоретические основы построения модели кластеризации 10
1.1 Обзор литературы 10
Глава 2 Построение кластерной модели школ Томской области 16
2.1 Сбор данных для построения кластерной модели школ Томской области 16
2.2 Сопоставимость результатов ЕГЭ в городе и селе 21
2.3 Выбор факторов, наиболее влияющих на результаты 27
2.4 Построение модели парной регрессии 33
2.5 Построение моделей множественной регрессии 36
2.6 Кластеризация школ Томской области 40
2.6 Построение кластерной модели школ Томской области c помощью метода ^-средних 43
ЗАКЛЮЧЕНИЕ 47
ИСПОЛЬЗУЕМАЯ ЛИТЕРАТУРА 49
Приложение А Корреляционная матрица для сельских школ 60
Приложение Б Корреляционная матрица для городских школ 63
Приложение В Индекс социального благополучия для городских школ 65
Приложение Г Индекс социального благополучия для сельских школ 66
Приложение Д Разбиение на кластеры для городских школ 70
Приложение Е Разбиение на кластеры для сельских школ 71
Одним из самых распространённых методов оценивания эффективности работы организаций в разных сферах в последние годы стали рейтинги. Например, образовательные организации часто стали сравнивать по образовательным результатам их учащихся, полученным в ходе оценочных процедур. Особенно популярными стали рейтинги, учитывающие средний балл, полученный выпускниками образовательных организаций при сдаче ЕГЭ. Однако, система образования не является замкнутой и на результаты ее деятельности влияет множество факторов из вне, а в подобных рейтингах данное влияние не учитывается. Но возникает вопрос можно ли напрямую сравнивать образовательные результаты школ с разными социально-экономическими условиями или перед созданием рейтинга школы необходимо разделять на кластеры с похожими условиями существования? Учет различия школ позволит осуществить более объективную оценку эффективности их работы и уйти от прямого сравнения по уровню образовательных результатов. Не менее важно и то, что разделение на кластеры поможет наблюдать за динамикой изменений образовательных результатов учащихся школ с похожими социально-экономическими условиями.
ЕГЭ является одним из самых масштабных и обсуждаемых в обществе оценочных мероприятий, проводимых в образовательных организациях Российской Федерации, поэтому значительная часть научных работ направлена именно на исследование влияния социально-экономических факторов на его результаты. И менее изучено влияние факторов на результаты оценочных мероприятий, проводимых для выпускников 9-х классов (ОГЭ).
По статистическим данным в 2003 году в 10 класс поступало около 85% выпускников 9-х классов, в настоящее время не более 50%. Часто выпускники отказываются от поступления в 10 класс, понимая, что не смогут в дальнейшем сдать ЕГЭ или принимают решение перейти в более «успешную» школу. Однако, есть школы, работающие в социально неблагоприятных условиях, но показывающие стабильно высокие образовательные результаты.
Целью данной работы стало разделение школ на группы (кластеры) для возможности последующего выявления школ с значительно отличными от средних по кластеру результатов. На основании результатов исследования появляется возможность выстраивать траектории развития школ с более низкими результатами по кластеру и открытие стажировочных площадок на базе школ с высокими результатами, при этом учитывая социально-экономическое положение школ.
Очевидно, что на результаты ОГЭ влияют те же социально-экономические факторы, что и на результаты ЕГЭ. Но часть обучающихся меняет школу после окончания 9-го класса, что может сказаться на результатах исследований, изучающих взаимосвязь факторов и результатов ЕГЭ, поэтому для более точной кластеризации школ Томской области и выявления школ со стабильно отличными результатами от школ, находящихся в одном кластере в данной работе рассматривается взаимосвязь результатов ОГЭ и социально-экономических характеристик образовательных организаций и контингента обучающихся.
Для достижения поставленной цели были сформулированы следующие задачи:
• выявить факторы, существенно влияющие на образовательные результаты выпускников школ Томской области;
• экспериментально подтвердить влияние на образовательные результаты школьников Томской области ряда социально-экономических факторов;
• построить математическую модель, позволяющую наиболее полно учесть влияние выявленных факторов;
• выделить кластеры школ, на основании данных их социально-экономического потенциала;
• математически доказать отличие результатов школьников между выявленными кластеров.
В представленной работе использованы характеристики (факторы) 221 школы Томской области - финансовые, материально-технические, социальные и иные показатели школ и контингента обучающихся, которые были получены в рамках формирования социальных паспортов образовательных организаций, как элемента построения региональной системы оценки качества образования [61,96]. Также были взяты результаты ОГЭ-2017 в виде средних баллов по русскому языку и математике по каждой образовательной организации.
В заключении данного исследования подведем итоги и сделаем краткие выводы. В ходе проведенной работы были изучены теоретические основы методологии кластерного анализа.
В ходе исследования собраны данные о всех потенциально влияющих на результаты факторов. При дальнейших исследованиях были выявлены факторы, наиболее влияющие на образовательные результаты выпускников школ Томской области, а также было экспериментально подтверждено их влияние на образовательные результаты школьников Томской области, что позволит в будущем наблюдать динамику образовательных результатов школьников относительно данных факторов.
На основании выбранных факторов были построены математические модели, позволяющие производить кластеризацию школ Томской области. При разбиении школ на кластеры было математических подтверждено, что результаты экзаменов девятиклассников по русскому языку и математике между разработанными кластерами значительно отличаются друг от друга, что позволяет сказать о качественно построенной модели кластерного анализа.
Помимо поставленных задач также была решены следующие задачи:
• Математически доказано, что результаты городских и сельских школ значительно отличаются друг от друга и прямому сопоставлению не подлежат;
• Выведены уравнения для расчёта индекса социального благополучия для образовательных организаций Томской области, который позволяет производить кластеризацию школ;
Таким образом, была проведена кластеризация образовательных организаций среднего общего образования Томской области. Наилучшей кластерной моделью была выбрана модель, разбивающая образовательные организации с помощью индекса социального благополучия школ.
На основании социальных паспортов школ и данного исследования появляется возможность производить кластеризацию образовательных организаций каждый год. Данный шаг позволит рассмотреть систему основного общего образования в динамике и выстроить траекторию взаимодействия со школами для улучшения образовательных результатов школьников. Данное исследование позволит избежать прямого сопоставления результатов основного государственного экзамена и школ в целом, что приведет к изменению принятия управленческих решений относительно школ, находящихся в разных кластерах.
Исходя из вышенаписанного можно сделать вывод, что были достигнуты поставленные цели и задачи написания магистерской диссертации. Результаты исследования актуальны и имеют практическую значимость как для организации, так и для профессионального сообщества в целом.
1. Об образовании в Российской Федерации [Электронный ресурс]: федер. закон 29.12.2012 N 273-ФЗ // КонсультантПлюс : справ. правовая система. - Версия Проф. - Электрон. дан. - М., 2005. - Доступ из локальной сети Науч. б-ки Том. гос. ун-та
2. О федеральной целевой программе развития образования на 2016-2020 годы [Электронный ресурс]: постановление 23.05.2015 N 497 // КонсультантПлюс : справ. правовая система. - Версия Проф. - Электрон. дан. - М., 2015. - Доступ из локальной сети Науч. б-ки Том. гос. ун-та
3. Ainscow М. (2006) Improving urban schools: Leadership and collaboration. Open University Press.
4. Aragon, Yves., Series temporelles avec R. - Springer-Verlag France, 2012. - 266 p.
5. Clotfelter, Charles T.; Ladd, Helen F.; Vigdor, Jacob L. 2010. “Teacher credentials and student achievement in high school: a cross-subject analysis with student fixed effects”. The Journal of Human Resources 45(3): 655-682.
6. Cobbold, Trevor. School League Tables - Success or Disaster? Speech delivered to Politics in the Pub, Sydney. 2009.
7. Cornillon, Pierre-Andre, Matzner-Lober, Eric., Regression avec R: 1st Edition. 2nd Printing. - Springer-Verlag France, 2011. XIV. - 242 p.
8. Garner C. L., Raudenbush S. W. (1991) Neighborhood Effects on Educational Attainment: A Multilevel Analysis. Sociology of Education, vol. 64, no 4, pp. 251- 262.
9. Gelman A., Hill J. (2007) Data Analysis Using Regression and Multilevel/Hier- archical Models. Cambridge: Cambridge University. Hanushek E. A. (1989) The Impact of Differential Expenditures on School Performance. Educational Researcher, vol. 18, no 4, pp. 45-51.
10. Harris A. (2008) Distributed leadership in schools: Developing the leaders of tomorrow. L.: Routledge.
11. Jamison E. A., Jamison D. T., Hanushek E. A. (2006) The effects of education quality on income growth and mortality decline / NBER Working Papers. No. 12652. National Bureau of Economic Research, Inc.
12. Lamont M., Lareau A. (1988) Cultural capital: Allussions, gaps and glissandos // Sociological Theory. Vol. 6. P. 153-168. 22. Levin H.(1977)Adecade ofpoli- cydevelopments in improvingeducation and training for low-income population. N. Y: Academic Press.
13. Marzano R. J. (2003) What works in schools: Translating research into action. Alexandria, VA: ASCD.
14. Mortimore P. (1998) The road to improvement. Reflections on school effectiveness. Swets&Zeitliner Publishers.
15. Reynolds D., Hopkins D., Potter D., Chapman C. (2001) School improvement for schools facing challenging circumstances: A review of research and practice. L.: Dep. for Education and Skills....100